Uploaded finetuned model
- Developed by: itims
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.1-8b-unsloth-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.1-8b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 2 сен 2026
Ссылки
llama-3.1-8b-finetuned
Дообученная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения на английском языке.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.
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
itims/llama-3.1-8b-finetuned — дообученная языковая модель, разработанная itims на основе unsloth/llama-3.1-8b-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель поддерживает английский язык, имеет контекстное окно 131 072 токена и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальную предметную область или конкретные улучшения после дообучения, поэтому качество на узких задачах не установлено.
Сценарии применения
- генерация текстовых ответов на английском языке
- ведение диалогов с пользователем
- создание черновиков и продолжение текста
- подключение модели к приложению с вызовом инструментов
Ограничения
Карточка не уточняет назначение дообучения и не приводит оценок качества, поэтому пригодность для специализированных задач не подтверждена. Указанный интерфейс вызова инструментов сам по себе не гарантирует надёжного выполнения таких вызовов.
Для каких профессий подходит9
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.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- a99f27d