/ 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
4 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Llama-3.1-8B-Instruct-reas-int-065-3-epochs-en

ferrazzipietro
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная на неизвестном наборе данных диалоговая Llama 3.1 8B для генерации текста и ответов на инструкции.

89скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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

Это диалоговая языковая модель на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct, дообученная автором репозитория ferrazzipietro на неизвестном наборе данных. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит около 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ведения диалога по инструкциям. Карточка не описывает отдельные специализированные сценарии дообучения.

Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Базовая модель поддерживает многоязычные диалоги, однако README этой версии явно не перечисляет языки. Лицензия — Llama 3.1; применяются её условия использования.

Сценарии применения

  • ведение диалога с текстовым ассистентом
  • генерация текста по инструкции
  • ответы на вопросы в чате
  • продолжение заданного текстового контекста

Ограничения

Данные обучения и результаты оценки не описаны, поэтому специализированные возможности и качество модели не подтверждены. Условия использования ограничены лицензией Llama 3.1.

Для каких профессий подходит7

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-reas-int-065-3-epochs-en

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: 5e-06
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 32
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-12 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.0
  • Pytorch 2.14.0+cu130
  • Datasets 5.0.1
  • 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
0109465

0 моделей

    Создать бенчмарк