/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
30 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

Llama-3-8B-instruct-dansk

emillykkejensen
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на датских инструкциях модель Llama 3 для диалоговой генерации текста на датском языке.

30скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены18 окт 2025

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

Llama-3-8B-instruct-dansk — плотная языковая модель семейства Llama, дообученная на датасете kobprof/skolegpt-instruct. Разработчик указан как emillykkejensen; базовая модель — meta-llama/Meta-Llama-3-8B. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, прежде всего на датском языке.

Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста — 8192 токена. В метаданных заявлен интерфейс для вызова инструментов, однако подробности его работы в карточке не описаны. На оценочном наборе указано значение loss 0,9477; данных для сравнения качества или подтверждения результатов на практических задачах нет. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели и базовой модели.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на датском языке
  • диалоговый помощник для датскоязычных пользователей
  • генерация датских текстов по инструкции

Ограничения

В README не приведены подробные результаты оценки и ограничения применения; указан только loss 0,9477 на оценочном наборе. Условия лицензии обозначены как other и требуют проверки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3-8B-instruct-dansk

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Meta-Llama-3-8B on the kobprof/skolegpt-instruct dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.9477

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: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 4
  • total_eval_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.2
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.41.0.dev0
  • Pytorch 2.2.0
  • Datasets 2.19.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
b22aac7

0 моделей

    Создать бенчмарк