Производная модели sel303/llama3-diverce-ver1.6. Диалоговая модель на базе LLaMA 3 8B Instruct, дообученная на данных AIHub и собственном наборе для генерации текста.
19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 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.
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
Карточка модели sel303/llama3-diverce-ver1.0 на Hugging Face совпадает с карточкой sel303/llama3-diverce-ver1.6, поэтому описание составлено по ней.
sel303 дообучил модель на базе LLaMA 3 8B Instruct, используя открытые данные AIHub и собственный набор данных предметной области. В репозитории указана архитектура LlamaForCausalLM; размер по метаданным — 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате.
При дообучении автор ограничил обучаемую часть примерно 10% параметров и упоминает LoRA, QLoRA или другие методы PEFT как возможные способы настройки. Карточка не уточняет, какой именно метод применён и для какой предметной области создавался собственный набор данных. Лицензия — llama3; в данных обучения могут присутствовать чувствительные сведения, поэтому ответы модели требуют проверки с точки зрения конфиденциальности.
Сценарии применения
генерация ответов в диалоге с пользователем
создание черновиков текстов по запросу
адаптация генерации текста под предметный набор данных
Ограничения
В обучающих данных могут содержаться чувствительные сведения, что создаёт риск их появления в ответах. Предметная область собственного датасета и конкретный метод дообучения в карточке не уточнены.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель