/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
7 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Llama-3.2-1B-Instruct-cpt-tesi_all

ferrazzipietro
Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Дообученная компактная модель Llama для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

248скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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

ferrazzipietro/Llama-3.2-1B-Instruct-cpt-tesi_all — дообученная модель на архитектуре Llama, созданная на основе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель содержит 1,2 млрд параметров, использует формат safetensors и библиотеку Transformers; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Базовая модель Meta поддерживает несколько языков и подходит для диалогов, поиска сведений, суммаризации и помощи в написании текста. Данные о специфических задачах этого дообучения, его обучающем наборе и результатах оценки не приведены, поэтому качество в отдельных сценариях оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии Llama 3.2; перед применением следует учитывать её условия.

Сценарии применения

  • диалоговый чат-бот
  • генерация ответов на вопросы
  • суммаризация текстов
  • помощь в написании текста

Ограничения

Описание, обучающий набор данных и результаты оценки для этой версии отсутствуют, поэтому её качество и специализацию нельзя подтвердить. Использование регулируется лицензией Llama 3.2.

Для каких профессий подходит9

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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3.2-1B-Instruct-cpt-tesi_all

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-3.2-1B-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
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 1024
  • total_eval_batch_size: 2
  • 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 4.57.0
  • 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
5d1d3e3

0 моделей

    Создать бенчмарк