Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 1,2 млрд
Лицензия: Llama 3.2
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3.2-1B
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 янв 2025

Ссылки

Llama1B_mrpc

Классификация текстаТекст → label7 профессий

Дообученная на основе Llama 3.2 1B модель для классификации текстов, ориентированная на определение смыслового сходства пар предложений.

38скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 янв 2025

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

jhj1769/Llama1B_mrpc — дообученная модель классификации текста на основе Meta Llama 3.2 1B. Она предназначена для классификации текстовых примеров; название модели указывает на задачу MRPC — определение того, выражают ли два предложения одинаковый смысл. Модель содержит 1,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и сохранена в формате safetensors. Заявленная длина контекста — 131 072 токена.

В README приведены результаты оценки: accuracy 0,8064 и F1 0,8668; датасет обучения и подробности применения не раскрыты. Базовая модель поддерживает несколько языков, но конкретные языки этой версии не подтверждены. Лицензия — Llama 3.2; применяются её условия использования.

Сценарии применения

определение, перефразируют ли два предложения друг друга
классификация пар предложений по смысловому сходству
оценка совпадения формулировок в текстовых корпусах

Ограничения

В README не указаны обучающий датасет, схема меток и подробные рекомендации по применению. Приведённые метрики получены на оценочном наборе, состав которого не раскрыт.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama1B_mrpc

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-3.2-1B on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.6757
Accuracy: 0.8064
F1: 0.8668

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 3e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 8
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 2
total_train_batch_size: 32
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 10
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	F1
1.6439	1.0	115	0.4702	0.7819	0.8576
0.72	2.0	230	0.4350	0.8088	0.8617
0.4135	3.0	345	0.7815	0.7721	0.8215
0.1995	4.0	460	1.1299	0.8186	0.8683
0.1434	5.0	575	1.1574	0.8235	0.8754
0.1283	6.0	690	1.4867	0.8162	0.8687
0.0243	7.0	805	1.7604	0.8113	0.8697
0.0108	8.0	920	1.6907	0.8113	0.8715
0.0085	9.0	1035	1.6195	0.8088	0.8678
0.0048	10.0	1150	1.6757	0.8064	0.8668

Framework versions

Transformers 4.47.1
Pytorch 2.5.1+cu121
Datasets 3.2.0
Tokenizers 0.21.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForSequenceClassification
Ревизия весов: f8db445