/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
521 088
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-128-2L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

30скачиваний 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-128-2L — небольшая плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, размещённая stage-babylm. В репозитории указано дообучение модели на неизвестном датасете; базовая модель не названа. Число параметров — 521,1 тыс., контекст — до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста; в карточке приведено значение функции потерь 2,0368 на оценочном наборе.

README не описывает целевые сценарии, обучающие данные или ограничения, поэтому пригодность модели для конкретных применений по доступным сведениям установить нельзя. Использование весов предоставлено в формате safetensors через Transformers; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • оценка генерации текста на собственном наборе

Ограничения

README не раскрывает базовую модель, обучающий датасет и целевые сценарии. Небольшой размер модели ограничивает её возможности по сравнению с крупными языковыми моделями.

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-128-2L

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

  • Loss: 2.0368

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 log006.9367
2.55470.050020142.5635
2.37750.100040282.3864
2.31240.150060422.3258
2.27570.200080562.2938
2.25810.2500100702.2669
2.23690.3000120842.2510
2.21100.3500140982.2340
2.19430.4000161122.2203
2.18670.4500181262.2001
2.16230.5000201402.1832
2.15210.5500221542.1676
2.11460.6000241682.1447
2.11240.6500261822.1262
2.09210.7000281962.1067
2.06190.7500302102.0862
2.04720.8000322242.0700
2.03840.8500342382.0552
2.02190.9000362522.0438
2.01460.9500382662.0383
2.00821.0402782.0368

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
65fdd32

0 моделей

    Создать бенчмарк