/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

llama-384-1L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель семейства Llama для генерации текста.

28скачиваний 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-384-1L — небольшая языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, опубликованная в репозитории stage-babylm. Это дообученная модель примерно на 2,2 млн параметров с контекстом до 2048 токенов, предназначенная для генерации текста. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors.

В карточке приведён результат оценки: loss 1,9796. Базовая модель, обучающий набор данных, языки и конкретные сценарии применения не раскрыты, поэтому качество и пригодность для отдельных задач по имеющимся сведениям оценить нельзя. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста
  • изучение компактных языковых моделей
  • оценка генерации текста на собственных данных

Ограничения

Базовая модель, данные обучения, поддерживаемые языки и практические ограничения не описаны; указан только результат loss 1,9796 на оценочном наборе.

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-384-1L

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

  • Loss: 1.9796

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 log007.0098
2.55660.050020142.5745
2.35990.100040282.3686
2.28420.150060422.2982
2.24800.200080562.2616
2.22570.2500100702.2398
2.20180.3000120842.2197
2.17870.3500140982.2031
2.16150.4000161122.1838
2.15390.4500181262.1625
2.12840.5000201402.1475
2.11440.5500221542.1289
2.07620.6000241682.1055
2.07140.6500261822.0829
2.04680.7000281962.0622
2.01250.7500302102.0366
1.99500.8000322242.0184
1.98590.8500342382.0001
1.96520.9000362521.9875
1.95850.9500382661.9811
1.95151.0402781.9796

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
67000b2

0 моделей

    Создать бенчмарк