/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
9,7 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
23 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-256-12L-pairwise

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

43скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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-256-12L-pairwise — небольшая плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, опубликованная аккаунтом stage-babylm. В репозитории указано дообучение модели на неизвестном датасете; число параметров — 9,7 млн, максимальный контекст — 2048 токенов. Веса представлены в формате safetensors и рассчитаны на работу с библиотекой Transformers.

Модель относится к задаче генерации текста. В карточке приведён результат оценки: loss 1,7027; подробности набора оценки и предполагаемые сценарии использования не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на компактной языковой модели
  • оценка языковой модели на собственном наборе данных
  • изучение поведения малых моделей семейства Llama

Ограничения

Назначение, обучающий датасет и языки модели не раскрыты; приведён только loss 1,7027 без описания оценочного набора. Лицензия в доступных данных не указана.

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 000моделейI.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 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

llama-256-12L-pairwise

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

  • Loss: 1.7027

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 log006.9752
2.35400.050019732.3841
2.15310.100039462.1744
2.08050.150059192.0891
2.02980.200078922.0497
1.99440.250098652.0164
1.97740.3000118381.9913
1.93860.3500138111.9674
1.92190.4000157841.9453
1.90600.4500177571.9251
1.87540.5000197301.8996
1.85440.5500217031.8780
1.83370.6000236761.8502
1.80230.6500256491.8250
1.78080.7000276221.7986
1.74820.7500295951.7729
1.73020.8000315681.7482
1.70600.8500335411.7268
1.69230.9000355141.7119
1.68930.9500374871.7042
1.68351.0394591.7027

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
375a16e

0 моделей

    Создать бенчмарк