/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
7,5 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-384-4L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

26скачиваний 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-384-4L — компактная причинно-языковая модель семейства Llama, опубликованная аккаунтом stage-babylm. Это дообученная модель с 7,5 млн параметров, построенная на архитектуре LlamaForCausalLM и предназначенная для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; контекст модели составляет 2048 токенов.

В карточке приведён результат оценки на тестовом наборе: loss 1,7420. Базовая модель, обучающие данные и конкретные сценарии применения не описаны, поэтому по этим сведениям нельзя оценить качество модели для практических задач. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • оценка поведения небольших Llama-моделей

Ограничения

Базовая модель и обучающие данные не раскрыты, а единственная приведённая метрика — loss 1,7420 — не позволяет судить о качестве для конкретных задач. Описание сценариев применения и лицензии отсутствует в доступных сведениях.

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-384-4L

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

  • Loss: 1.7420

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 log006.9477
2.40260.050020142.4169
2.19150.100040282.2010
2.10440.150060422.1186
2.05620.200080562.0769
2.03250.2500100702.0491
2.00600.3000120842.0198
1.97840.3500140982.0017
1.95610.4000161121.9806
1.94730.4500181261.9573
1.91300.5000201401.9361
1.89680.5500221541.9130
1.85900.6000241681.8885
1.84640.6500261821.8632
1.82140.7000281961.8374
1.78620.7500302101.8096
1.76210.8000322241.7872
1.74660.8500342381.7656
1.72710.9000362521.7510
1.71840.9500382661.7437
1.71341.0402781.7420

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
7db7c38

0 моделей

    Создать бенчмарк