Дообученная Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров определяет намерения пользователя и извлекает объекты и параметры из сообщений для TINA AI.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
raimundsz/Llama-3.2-3B-Instruct_4TINA2 — дообученная текстовая модель семейства Llama 3.2, созданная для TINA AI. Она анализирует сообщения пользователей, определяет их намерение и возвращает результат на английском языке в JSON-подобной структуре с полями intent, object и parameters. Модель основана на unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct, имеет 3,2 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors.
Модель предназначена для распознавания намерений в пользовательских запросах, в том числе для маршрутизации запросов и извлечения связанных объектов и параметров. Метаданные перечисляют английский, немецкий, французский, итальянский, испанский, португальский, хинди и тайский, однако README явно задаёт английский язык для результата. Лицензия — llama3.2. Карточка не сообщает оценок качества или дополнительных ограничений.
README описывает формат ответа как JSON-подобную структуру, но не приводит оценок качества или гарантий валидности JSON. Английский указан как язык результата; поддержка остальных языков следует из метаданных карточки.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Fine tuned LLama 3.2 model for TINA AI to speed up user intent detection.
Your task is to analyze the user's message and return his intent in English in the following JSON format: {intent: string, object: string, parameters: array[{name: string, value: string}] }
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…