large-baseline
Merged checkpoint produced by the standalone Delta-P2S experiment package.
Training base: meta-llama/Llama-2-13b-hf
Training directory: ./runs/codellama_llama_vPAPER/train/large_baseline
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 12,9 млрд
- Размер весов
- 26 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 25 авг 2026
Ссылки
DeltaP2S-Llama2-13B-vPAPER
Слитый экспериментальный чекпойнт на базе Llama 2 с 13 млрд параметров для генерации текста.
66скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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-vPAPER — слитый чекпойнт эксперимента Delta-P2S, построенный на базе meta-llama/Llama-2-13b-hf. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors; длина контекста составляет 4096 токенов.
Модель можно применять для генерации продолжений текста и ответов в сценариях, где подходит базовая задача text-generation. Карточка не сообщает о специализированном обучении, поддерживаемых языках, датасетах или дополнительных возможностях. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация продолжений текста
- подготовка черновиков и текстовых вариантов
- получение текстовых ответов на запросы
Ограничения
Карточка не описывает качество, специализированные сценарии или поддерживаемые языки. Контекст ограничен 4096 токенами.
Для каких профессий подходит4
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 385моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.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 341модель
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
- 4421380