/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
257 млн
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-270m-it
Библиотека
transformers
Опубликована
13 июн 2026

queensland-ai-gemma3-fine-tuned-live

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная диалоговая модель Gemma 3 для генерации текста и ответов на пользовательские запросы.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июн 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.

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

icaryx/queensland-ai-gemma3-fine-tuned-live — дообученная компанией-разработчиком icaryx диалоговая текстовая модель на базе google/gemma-3-270m-it. Модель обучена с использованием TRL и предназначена для генерации текста в ответ на пользовательские запросы.

Это компактная плотная модель архитектуры Gemma 3 с 257 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и выдаёт текст; в карточке показан сценарий диалога через Transformers. Лицензия позволяет определить условия использования по указанным данным нельзя.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
  • генерация продолжения текста по запросу
  • создание прототипа чат-бота на компактной модели

Ограничения

Карточка не описывает специализацию, качество ответов или результаты оценки модели. Условия лицензии по предоставленным данным установить нельзя.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for checkpoint_models

This model is a fine-tuned version of google/gemma-3-270m-it. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.6.0
  • Transformers: 5.12.0
  • Pytorch: 2.11.0+cu128
  • Datasets: 5.0.0
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
c76620c

0 моделей