Uploaded finetuned model
- Developed by: dinhxuanhuy
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-1b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,2 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-1b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 19 июн 2026
Ссылки
llama-3.2-1B-PhoMT-250k
Дообученная компактная модель семейства Llama 3.2 для генерации текста и диалогового взаимодействия.
16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июн 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
dinhxuanhuy/llama-3.2-1B-PhoMT-250k — дообученная языковая модель на архитектуре Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров, созданная на базе unsloth/llama-3.2-1b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Контекст — до 131 072 токенов.
В карточке заявлена лицензия Apache-2.0. README и метаданные не описывают конкретную область применения, качество на бенчмарках или ограничения по эксплуатации; название репозитория само по себе не подтверждает поддержку вьетнамского языка или обучения на датасете PhoMT.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание черновиков и продолжение текста
- интеграция генерации текста в приложение
- использование модели с длинным контекстом
Ограничения
В README нет сведений о результатах оценки качества, целевых сценариях и специальных ограничениях. Поддержка вьетнамского языка или PhoMT не подтверждена приведёнными источниками.
Для каких профессий подходит4
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.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
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
- 34d7eb4