Uploaded model
- Developed by: rchan26
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-1B-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-bnb-4bit
- Опубликована
- 9 янв 2025
Ссылки
FineLlama-3.2-1B-FineTome-100k
Генерация текстаТекст → текст
Дообученная компактная модель семейства Llama для генерации текста и диалогов на английском языке.
23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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
FineLlama-3.2-1B-FineTome-100k — языковая модель, разработанная rchan26 и дообученная на базе unsloth/Llama-3.2-1B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена, основной указанный язык — английский.
Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает состав обучающих данных, результаты оценки качества или узкую специализацию, поэтому пригодность для конкретных предметных областей не установлена.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста на английском языке
- ответы на сообщения в текстовом диалоге
- черновое составление коротких текстов
- эксперименты с дообучением компактных языковых моделей
Ограничения
Карточка не приводит результатов тестирования, описания обучающих данных или специализированных возможностей; качество ответов для конкретных задач не подтверждено.
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
- 2253f7a