Uploaded model
- Developed by: anthonymg
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-1B-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Производная модели anthonymg/FineContextualizeLlama-3.2-1B. Дообученная модель Llama на 1,2 млрд параметров для генерации текста по текстовому запросу.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Карточка модели anthonymg/FineAeritoLlama-3.2-1B на Hugging Face совпадает с карточкой anthonymg/FineContextualizeLlama-3.2-1B, поэтому описание составлено по ней.
FineContextualizeLlama-3.2-1B — языковая модель семейства Llama, дообученная anthonymg на базе unsloth/Llama-3.2-1B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров.
Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст на основе текстового запроса. В метаданных указан английский язык и контекстное окно до 131 072 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные навыки или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач зависит от проверки на целевых данных.
Карточка не приводит специализированных возможностей и результатов оценки качества; ответы для конкретных сценариев следует проверять. Модель содержит около 1,2 млрд параметров, что ограничивает её возможности по сравнению с более крупными языковыми моделями.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…