/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
324 608
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-128-1L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель семейства Llama для экспериментов с генерацией текста.

37скачиваний 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-128-1L — языковая модель семейства Llama, опубликованная в репозитории stage-babylm/llama-128-1L. Это дообученная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 324,6 тыс. параметров; она предназначена для генерации текста и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Репозиторий создан в августе 2026 года и содержит веса в формате safetensors.

В карточке приведён результат оценки: loss 2,1739. Датасет и исходная модель не названы, поэтому назначение дообучения и качество на конкретных задачах определить нельзя. Модель может подойти для экспериментов с генерацией текста, однако столь малый размер существенно ограничивает её возможности. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией короткого текста
  • изучение компактной архитектуры Llama
  • оценка языковых моделей на учебных задачах

Ограничения

Базовая модель и обучающий датасет не указаны; приведён только результат loss 2,1739, который сам по себе не характеризует качество на прикладных задачах. Размер 324,6 тыс. параметров ограничивает возможности модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

llama-128-1L

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

  • Loss: 2.1739

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 log006.9436
2.60260.050020142.6105
2.44220.100040282.4531
2.38780.150060422.4000
2.36100.200080562.3739
2.34630.2500100702.3574
2.32920.3000120842.3446
2.31120.3500140982.3322
2.29550.4000161122.3201
2.29260.4500181262.3084
2.27400.5000201402.2941
2.26660.5500221542.2814
2.23310.6000241682.2637
2.23630.6500261822.2471
2.21540.7000281962.2330
2.18690.7500302102.2138
2.17880.8000322242.2012
2.17150.8500342382.1884
2.16030.9000362522.1796
2.15270.9500382662.1750
2.14601.0402782.1739

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
98bbca2

0 моделей

    Создать бенчмарк