Uploaded model
- Developed by: mirnawazrchilli
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-1b-instruct-bnb-4bit
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
- llama-3.2-1b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 24 дек 2024
Ссылки
llama3.2-16bit
Дообученная англоязычная модель Llama 3.2 на 1,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 дек 2024
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
mirnawazrchilli/llama3.2-16bit — текстовая генеративная модель семейства Llama 3.2, дообученная автором mirnawazrchilli на базе unsloth/llama-3.2-1b-instruct-bnb-4bit. Архитектура — плотная авторегрессионная модель LlamaForCausalLM примерно с 1,2 млрд параметров; веса представлены в формате PyTorch. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.
Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Её можно применять для ответов на запросы, продолжения текста и создания простых диалоговых приложений; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- ответы на вопросы в диалоге
- продолжение и переформулирование текста
- создание англоязычного чат-бота
- подключение вызова инструментов в диалоговом приложении
Ограничения
Карточка не сообщает результаты оценки качества и подробности обучающих данных. Для применения в конкретных сценариях качество ответов и вызова инструментов следует проверить отдельно.
Для каких профессий подходит6
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
- ec4b7a2