/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Llama-3.1-8B-Instruct-cpt-tesi_it

ferrazzipietro
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

366скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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

Llama-3.1-8B-Instruct-cpt-tesi_it — дообученная Pietro Ferrazzi модель на архитектуре Llama для диалогов и генерации текста. Она основана на meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors и предназначена для использования через библиотеку Transformers.

Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога в текстовых сценариях. README не раскрывает обучающий набор данных, специальные области применения, результаты оценки или ограничения; поэтому нельзя подтвердить дополнительные возможности, связанные с суффиксом названия. Лицензия — Llama 3.1; использование регулируется её условиями.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание и продолжение текстов
  • ответы на инструкции на естественном языке

Ограничения

README не сообщает, на каких данных проводилось дообучение, и не приводит оценок качества или специальных ограничений. Не подтверждены отдельные возможности, подразумеваемые суффиксом «cpt-tesi_it».

Для каких профессий подходит6

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 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 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3.1-8B-Instruct-cpt-tesi_it

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct on an unknown dataset.

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: 0.0002
  • train_batch_size: 128
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 512
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAFACTOR and the args are: No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.3
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.1
  • Pytorch 2.4.0+cu118
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
efeb039

0 моделей

    Создать бенчмарк