/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
6,8 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-512-2L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

37скачиваний 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-512-2L — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста. В метаданных указаны 6,8 млн параметров и контекст до 2048 токенов. Модель размещена в репозитории stage-babylm; README сообщает о дообучении, но не называет исходную модель или датасет и не описывает разработчика подробнее.

Модель можно использовать для экспериментов с генерацией текста и оценки небольших языковых моделей. README приводит значение loss 1,7967 на наборе оценки, но не уточняет методику. Данные о поддерживаемых естественных языках, специализированных областях и лицензии отсутствуют, поэтому их нельзя определить по предоставленным источникам.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста
  • оценка небольших языковых моделей
  • прототипирование текстовых генераторов

Ограничения

README не раскрывает исходную модель, обучающие данные, поддерживаемые языки, назначение и лицензию. Значение loss приведено без описания набора и методики оценки.

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.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

llama-512-2L

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

  • Loss: 1.7967

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 log007.0100
2.45810.050020142.4777
2.23880.100040282.2466
2.15570.150060422.1689
2.11000.200080562.1279
2.08710.2500100702.1025
2.05980.3000120842.0756
2.03150.3500140982.0568
2.01010.4000161122.0347
2.00050.4500181262.0111
1.96870.5000201401.9901
1.95190.5500221541.9701
1.91280.6000241681.9424
1.90260.6500261821.9162
1.87740.7000281961.8922
1.84050.7500302101.8640
1.81580.8000322241.8417
1.80180.8500342381.8206
1.78280.9000362521.8057
1.77430.9500382661.7984
1.76901.0402781.7967

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
6459fd0

0 моделей

    Создать бенчмарк