/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,9 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-384-2L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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-384-2L — компактная причинная языковая модель семейства Llama, опубликованная под именем stage-babylm. Это дообученная модель с 3,9 млн параметров, реализованная как LlamaForCausalLM и сохранённая в формате Safetensors. Она предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 2048 токенов. В карточке приведён результат оценки: loss 1,8333.

README не описывает целевые сценарии, обучающий набор данных или языки модели, поэтому оценить качество и область применения по карточке нельзя. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • генерация коротких текстов
  • оценка поведения причинных языковых моделей

Ограничения

README не сообщает, на каких данных и для каких сценариев проводилось дообучение; результат оценки указан только как loss 1,8333, без описания набора и методики. Лицензия и языки модели в предоставленных сведениях не указаны.

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 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-384-2L

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

  • Loss: 1.8333

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 log007.0349
2.46970.050020142.4815
2.26350.100040282.2710
2.18300.150060422.2005
2.13990.200080562.1578
2.11590.2500100702.1327
2.09020.3000120842.1055
2.06390.3500140982.0874
2.04110.4000161122.0657
2.03310.4500181262.0439
2.00170.5000201402.0208
1.98450.5500221542.0019
1.94600.6000241681.9757
1.93530.6500261821.9508
1.90980.7000281961.9261
1.87520.7500302101.8980
1.85050.8000322241.8769
1.83890.8500342381.8563
1.81940.9000362521.8422
1.81180.9500382661.8350
1.80581.0402781.8333

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
dbbd561

0 моделей

    Создать бенчмарк