/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
127 млн
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-1B
Библиотека
transformers
Опубликована
13 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

Bitnet-LLaMa3

jnjj
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Llama-3.2-1B модель для генерации текста.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 янв 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

jnjj/Bitnet-LLaMa3 — дообученная модель генерации текста на архитектуре Llama, основанная на meta-llama/Llama-3.2-1B. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; в метаданных указано 126,8 млн параметров и контекст 256 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. README не описывает специализацию, обучающий набор данных или результаты оценки, поэтому назначение для конкретных сценариев и качество ответов установить нельзя. Указана лицензия llama3.2; условия её применения следует сверять с лицензией базовой модели Meta.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение короткого текста
  • создание прототипов приложений генерации текста

Ограничения

README не сообщает обучающие данные, специализацию или результаты оценки. Указанный контекст составляет 256 токенов, поэтому модель рассчитана на короткие входы.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Bitnet-LLaMa3

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-3.2-1B on an unknown dataset.

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: 0.00015
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 2
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.48.0
  • 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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ea4aab4

0 моделей

    Создать бенчмарк