/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 сен 2026

acquisition_student_RL_AS_confidence_omnimath_llama8b

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая Llama-подобная языковая модель на 7,5 млрд параметров для генерации текста в Transformers с контекстом до 131 072 токенов.

365скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

ishikaa/acquisition_student_RL_AS_confidence_omnimath_llama8b — языковая модель для генерации текста на базе архитектуры Llama, опубликованная пользователем ishikaa на Hugging Face. По метаданным, модель содержит около 7,5 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает через библиотеку Transformers. В тегах указаны conversational, TRL и GRPO, что указывает на возможность диалогового применения и обучение с использованием Group Relative Policy Optimization.

Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов, а также для встраивания в приложения, использующие совместимые с Transformers сценарии text-generation. Большое контекстное окно позволяет обрабатывать длинные запросы и документы. Сведения о разработчике, базовой модели, языках, обучающих данных, результатах оценки и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют, поэтому применять модель в продуктивных или чувствительных сценариях следует с дополнительной проверкой качества и безопасности.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание диалоговых ответов
  • обработка длинных текстовых запросов
  • встраивание текстовой генерации в приложения на Transformers

Ограничения

В документации отсутствуют сведения о языках, лицензии, разработчике, данных обучения и результатах оценки. Качество, фактическая точность, безопасность и пригодность для конкретных прикладных областей требуют самостоятельной проверки.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
b443b4c

0 моделей