Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Marx-3B-V2 — языковая модель acrastt, созданная дообучением OpenLLaMA 3B V2 на датасете EverythingLM Data V2 в формате ShareGPT в течение двух эпох. Это плотная Llama-модель с 3,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов по шаблону HUMAN/RESPONSE. Метаданные указывают на библиотеку Transformers и веса PyTorch в формате Safetensors; карточка также упоминает доступность вариантов квантования q4_1 в форматах GGML и GGUF.
Модель подходит для диалоговых прототипов, генерации текста и ответов на запросы на английском языке. В карточке приведены результаты отдельных тестов рассуждения и commonsense: AI2 Reasoning Challenge — 44,03, HellaSwag — 72,92; эти показатели не описывают качество во всех сценариях. Контекст составляет 2048 токенов. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
создание диалогового чат-бота
генерация ответов на текстовые запросы
подготовка черновиков и продолжение текста
эксперименты с компактной языковой моделью
Ограничения
Контекст ограничен 2048 токенами. Приведены результаты только двух бенчмарков, поэтому они не подтверждают качество на других задачах.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель