/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
3 июн 2025

Ссылки

Hugging Face

Llama3-8B-Instruct-sft-sciworld

cheesewafer
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Llama 3.1 на 8 млрд параметров для генерации текста в среде ScienceWorld.

121скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Модель cheesewafer/Llama3-8B-Instruct-sft-sciworld — дообученная версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, подготовленная для среды ScienceWorld. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров; она предназначена для генерации текста в сценариях ScienceWorld. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и формат весов safetensors.

Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не приводит подробностей об обучающих данных, оценке качества или конкретных ограничениях. Базовая модель распространяется под лицензией Llama 3.1; сведения о лицензии этой производной модели в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация ответов и действий в сценариях ScienceWorld
  • выполнение языковых задач в научной симуляционной среде
  • эксперименты с дообучением LLM для интерактивных сред

Ограничения

В карточке нет сведений об обучающих данных, результатах оценки и известных ограничениях. Лицензия производной модели в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama3-8B-Instruct SFT for ScienceWorld

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct for the ScienceWorld environment.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • total_train_batch_size: 32
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.45.0
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 3.0.0
  • Tokenizers 0.20.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
af85343

0 моделей

    Создать бенчмарк