Uploaded finetuned model
- Developed by: canopus77
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 11 сен 2026
Ссылки
slm-rag-sft-merged
Дообученная на базе Llama-3.2-3B-Instruct модель для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке.
119скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 сен 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
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
Это дообученная разговорная языковая модель canopus77 на основе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель построена на плотной архитектуре Llama, содержит 3,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специальную предметную область или конкретные улучшения после дообучения.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- составление и продолжение текста
- диалоговые ответы на английском языке
Ограничения
Карточка не сообщает, какие именно навыки или предметные области улучшены дообучением. Качество ответов и пригодность для конкретных сценариев не описаны.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- b618bad