/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
652 352
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-64-12L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель семейства Llama для генерации текста.

31скачиваний 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-64-12L — языковая модель семейства Llama для генерации текста, представленная репозиторием stage-babylm. В карточке указано, что модель дообучена, однако базовая модель и датасет не названы. Архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM; размер составляет 652,4 тыс. параметров, нативный контекст — 2048 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на работу с библиотекой Transformers.

Модель предназначена для генерации текста; карточка сообщает значение loss 2,0044 на наборе оценки, но не описывает сценарии обучения и результаты по прикладным задачам. Язык обучения или генерации не указан. Лицензия в предоставленных данных не приведена, поэтому условия использования определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • оценка генерации текста на коротком контексте

Ограничения

Базовая модель, датасет и поддерживаемые языки не указаны; оценка ограничена приведённым значением loss без описания набора и методики. Условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

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-64-12L

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

  • Loss: 2.0044

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 log006.9204
2.57730.050020142.5898
2.36280.100040282.3707
2.29120.150060422.3118
2.25080.200080562.2733
2.23600.2500100702.2473
2.21100.3000120842.2281
2.18750.3500140982.2122
2.16910.4000161122.1956
2.16580.4500181262.1793
2.13710.5000201402.1586
2.12510.5500221542.1412
2.08890.6000241682.1187
2.08590.6500261822.0994
2.06310.7000281962.0804
2.03340.7500302102.0583
2.01460.8000322242.0396
2.00590.8500342382.0239
1.98650.9000362522.0123
1.98090.9500382662.0062
1.97731.0402782.0044

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
9c2484c

0 моделей

    Создать бенчмарк