/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
2,5 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-128-12L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель семейства Llama для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 авг 2026

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

llama-128-12L — небольшая авторегрессионная языковая модель семейства Llama для генерации текста. Модель содержит 2,5 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат Safetensors; максимальный контекст составляет 2048 токенов.

В карточке указано, что модель была дообучена, однако базовая модель, обучающий набор данных и целевые сценарии не названы. Для генерации текста приведено значение потерь 1,8083 на оценочном наборе, но без описания набора и методики это число не позволяет судить о качестве в конкретных задачах. Лицензия не приведена.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • оценка генерации текста на собственных примерах

Ограничения

Базовая модель и обучающие данные не определены, а оценка потерь не сопровождается описанием набора и методики. Языки и лицензия в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

llama-128-12L

This model is a fine-tuned version of on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.8083

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0018
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-06 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.05
  • num_epochs: 1.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log006.9194
2.42330.050020142.4367
2.20720.100040282.2158
2.13350.150060422.1487
2.09380.200080562.1130
2.07340.2500100702.0884
2.04920.3000120842.0634
2.02130.3500140982.0460
2.00150.4000161122.0282
1.99450.4500181262.0042
1.96320.5000201401.9847
1.94840.5500221541.9662
1.91050.6000241681.9407
1.90070.6500261821.9166
1.87780.7000281961.8938
1.84440.7500302101.8692
1.82350.8000322241.8496
1.81160.8500342381.8300
1.79280.9000362521.8166
1.78420.9500382661.8100
1.77961.0402781.8083

Framework versions

  • Transformers 5.14.1
  • Pytorch 2.13.0+cu130
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
e228189

0 моделей

    Создать бенчмарк