Uploaded model
- Developed by: kp15
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : kp15/llama3-1b-changes_model06012025
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,2 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama3-1b-changes_model06012025
- Опубликована
- 7 янв 2025
Ссылки
llama3-1b-changes_model07012025
Дообученная 1,2-миллиардная модель семейства Llama для генерации текста на английском языке.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.
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
Модель kp15/llama3-1b-changes_model07012025 — плотная авторегрессионная модель семейства Llama, разработанная kp15 и дообученная на основе kp15/llama3-1b-changes_model06012025 с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста на английском языке и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжения текста. Модель содержит 1,2 млрд параметров, имеет контекст длиной до 131 072 токенов и распространяется в формате PyTorch.
Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализации на конкретных областях или об оценке качества; небольшое число недавних загрузок также не даёт оснований судить о её надёжности в прикладных сценариях.
Сценарии применения
- генерация продолжения английского текста
- создание черновиков на английском языке
- ответы на текстовые запросы на английском
- суммаризация длинного английского контекста
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки качества или специализированных возможностей. Несмотря на заявленный контекст в 131 072 токена, практическая эффективность на длинных входах не подтверждена приведёнными данными.
Для каких профессий подходит5
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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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
- b6dfee6