Uploaded model
- Developed by: pavansn2000
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 12 янв 2025
Ссылки
ollama3.2_flutter
pavansn2000/ollama3.2_flutter — модель, разработанная pavansn2000 и дообученная на основе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit.
7 693скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 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
Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face; в README также указано, что обучение выполнялось в два раза быстрее с применением Unsloth.
Модель предназначена для генерации текста и относится к семейству Llama. Из доступных данных известны размер базовой модели — 3 миллиарда параметров, формат квантования — 4-bit, а также поддержка английского языка. Указаний на дополнительные модальности, размер контекста, специализированные сценарии применения или конкретные изменения, внесённые в ходе дообучения, нет.
К сильным сторонам относятся компактный размер, инструкционная направленность базовой модели и сниженные требования к ресурсам благодаря 4-битному представлению. Ограничения связаны с неизвестными характеристиками дообучения, отсутствием данных о качестве, тестах и поддерживаемых языках за пределами английского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Для каких профессий подходит4
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 341модельII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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…
- Ревизия весов
- b5d0baa