/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
113 088
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

llama-64-1L

stage-babylm
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная небольшая дообученная модель семейства Llama для генерации текста.

34скачиваний 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-64-1L — небольшая языковая модель семейства Llama для генерации текста, представленная в формате Safetensors и предназначенная для запуска через Transformers. В метаданных указаны 113,1 тыс. параметров и контекст длиной до 2048 токенов. Модель создана как дообученная версия другой модели; её базовая модель и обучающий датасет не указаны.

Карточка сообщает значение функции потерь 2,386 на наборе оценки, но не описывает предназначение, языки, качество ответов или практические сценарии. Поэтому применимость модели ограничена экспериментами с генерацией текста и оценкой небольших языковых моделей. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста
  • оценка компактных языковых моделей
  • изучение архитектуры Llama на малом числе параметров

Ограничения

Карточка не описывает обучающие данные, языки, целевые сценарии и качество модели; приведено только значение loss 2,386 на наборе оценки. Базовая модель и лицензия не указаны в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.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 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-64-1L

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

  • Loss: 2.3860

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 log006.9295
2.72960.050020142.7377
2.59030.100040282.6005
2.54830.150060422.5630
2.52710.200080562.5443
2.51590.2500100702.5308
2.50740.3000120842.5240
2.48730.3500140982.5074
2.47830.4000161122.5014
2.47500.4500181262.4933
2.45910.5000201402.4796
2.45440.5500221542.4691
2.42120.6000241682.4539
2.43370.6500261822.4414
2.41540.7000281962.4317
2.39010.7500302102.4167
2.38590.8000322242.4075
2.38000.8500342382.3973
2.37120.9000362522.3907
2.36540.9500382662.3869
2.36031.0402782.3860

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
4ea6e55

0 моделей

    Создать бенчмарк