delta-p2s
Merged checkpoint produced by the standalone Delta-P2S experiment package.
Training base: ./runs/codellama_llama_SameFormula/init/delta_p2s
Training directory: ./runs/codellama_llama_SameFormula/train/delta_p2s
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 12,9 млрд
- Размер весов
- 26 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 26 авг 2026
Ссылки
DeltaP2S-Llama2-13B-DeltaP2S-CodeLlama7B-SameFormula
Экспериментальный объединённый чекпойнт семейства Llama на 12,9 млрд параметров для генерации текста.
87скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 авг 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
DeltaP2S-Llama2-13B-DeltaP2S-CodeLlama7B-SameFormula — объединённый чекпойнт эксперимента Delta-P2S, опубликованный g-assismoraes. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; репозиторий использует Transformers и содержит веса в формате safetensors. Нативный контекст составляет 4096 токенов.
README сообщает, что чекпойнт получен слиянием в рамках отдельного эксперимента Delta-P2S, а тренировочные пути указывают на конфигурацию CodeLlama и набор SameFormula. Подробности о сценариях применения, поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных данных отсутствуют. Данных недостаточно, чтобы подтвердить специальные преимущества модели или её пригодность для конкретного прикладного домена.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- экспериментальная оценка генерации на наборе SameFormula
- исследование объединённых чекпойнтов Delta-P2S
Ограничения
README не описывает качество, языковую поддержку и ограничения применения; лицензия в предоставленных данных не указана.
Для каких профессий подходит3
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.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 12fdfa3