/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,4 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-256-4L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

45скачиваний 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-256-4L — небольшая языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM, опубликованная аккаунтом stage-babylm. Модель содержит 3,4 млн параметров, принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. Она представлена в формате safetensors и рассчитана на задачу генерации текста.

В карточке указано, что модель дообучена на неизвестной базовой модели и неизвестном наборе данных. Для неё приведено значение loss 1,7983 на оценочном наборе, но описание назначения и ограничений не раскрывает конкретные сценарии применения или качество ответов. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • оценка генерации текста на собственных промптах

Ограничения

Базовая модель и обучающий набор данных не определены, а карточка не описывает предполагаемые сценарии и ограничения. Значение loss 1,7983 приведено без сведений о методике оценки, поэтому оно не позволяет судить о практическом качестве.

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-256-4L

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

  • Loss: 1.7983

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 log006.9534
2.41350.050020142.4374
2.21700.100040282.2248
2.13670.150060422.1550
2.09230.200080562.1156
2.07330.2500100702.0887
2.04600.3000120842.0598
2.01990.3500140982.0430
1.99850.4000161122.0237
1.98960.4500181262.0029
1.95940.5000201401.9832
1.94420.5500221541.9600
1.90670.6000241681.9351
1.89570.6500261821.9122
1.87220.7000281961.8878
1.83720.7500302101.8606
1.81610.8000322241.8408
1.80290.8500342381.8204
1.78310.9000362521.8065
1.77600.9500382661.8000
1.77201.0402781.7983

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
79ff477

0 моделей

    Создать бенчмарк