/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,7 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-512-1L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель семейства Llama для генерации текста.

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-512-1L — компактная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, опубликованная в пространстве stage-babylm. В метаданных указано 3,7 млн параметров, контекст до 2048 токенов и формат safetensors; модель предназначена для генерации текста.

Карточка сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных и приводит значение loss 1,9467 на оценочном наборе. Данных о конкретных сценариях применения, поддерживаемых языках и лицензии нет, поэтому качество и пригодность модели для практических задач оценить нельзя.

Сценарии применения

  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • исследование генерации текста на коротком контексте
  • проверка работы архитектуры Llama на небольшом размере

Ограничения

Назначение, обучающие данные, языки и лицензия не описаны; приведённого значения loss недостаточно для оценки качества в реальных задачах.

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-512-1L

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

  • Loss: 1.9467

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 log006.9837
2.54370.050020142.5529
2.33150.100040282.3398
2.25610.150060422.2699
2.22160.200080562.2383
2.20000.2500100702.2115
2.17670.3000120842.1950
2.15180.3500140982.1756
2.13740.4000161122.1599
2.12820.4500181262.1385
2.10270.5000201402.1207
2.08710.5500221542.1032
2.04850.6000241682.0795
2.04190.6500261822.0563
2.01750.7000281962.0327
1.98380.7500302102.0072
1.96360.8000322241.9879
1.95270.8500342381.9685
1.93260.9000362521.9550
1.92470.9500382661.9482
1.91971.0402781.9467

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
f8b2156

0 моделей

    Создать бенчмарк