/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama-3.2-1b-bnb-4bit
Опубликована
3 янв 2025

Llama3.2-1B-bg

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на болгарских переводах учебных и тестовых наборов модель Llama на 1,2 млрд параметров для генерации текста и ответов на вопросы на болгарском языке.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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.

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

Llama3.2-1B-Bulgarian — языковая модель, разработанная petkopetkov и дообученная на базе unsloth/llama-3.2-1b-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 1,2 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Модель дообучена на болгарских переводах наборов MMLU, Winogrande, HellaSwag, ARC Easy/Challenge, GSM-8K и MathQA. Она предназначена для генерации текста на болгарском языке, ответов на вопросы, проверки знаний, завершения фраз, логических задач и школьной математики. В карточке также указаны английский и болгарский языки.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Результаты и качество на болгарском языке в README не оценены; дообучение на переводах учебных и тестовых наборов не гарантирует точность ответов или надёжность рассуждений.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на болгарском языке
  • решение текстовых задач по школьной математике
  • ответы на вопросы с выбором варианта
  • проверка знаний по разным учебным предметам
  • завершение предложений и коротких текстов
  • решение задач на логическое рассуждение

Ограничения

Качество ответов и рассуждений в README не приведено. Дообучение на переводах тестовых наборов само по себе не гарантирует точность на болгарском языке.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama3.2-1B-Bulgarian

  • Developed by: petkopetkov
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-1b-bnb-4bit

Llama3.2-1B finetuned on datasets translated to Bulgarian language:

  • MMLU: multiple-choice questions from various branches of knowledge
  • Winogrande challenge: testing world knowledge and understanding
  • Hellaswag: testing sentence completion
  • ARC Easy/Challenge: testing logical reasoning
  • GSM-8k: solving multiple-choice questions in high-school mathematics
  • MathQA: math word problems

Usage

First, install the Transformers library with:

pip install -U transformers

Run with the pipeline API

import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model="petkopetkov/Llama3.2-1B-bg",
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="auto"
)

prompt = "Колко е 2 + 2?"

print(pipe(prompt)[0]['generated_text'])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
cfbd814

0 моделей