/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
2,8 млрд
Размер весов
6,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Falcon3-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
15 янв 2025

Falcon-3B-8k-data-new-classes

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная диалоговая модель на базе Falcon3-3B-Instruct для генерации текста и ответов на пользовательские вопросы.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 янв 2025

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.

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

Falcon-3B-8k-data-new-classes — дообученная диалоговая языковая модель на базе tiiuae/Falcon3-3B-Instruct. Разработчик карточки сообщает, что модель обучена с помощью TRL; пример использования показывает генерацию ответа на вопрос в формате чата через библиотеку Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В метаданных указаны архитектура семейства Llama, плотная структура и размер 2,8 млрд параметров. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. Карточка не приводит сведений о специальных доменах или отдельных языках для этой дообученной версии; базовая модель ориентирована на английский, французский, испанский и португальский языки.

Модель распространяется в формате Safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание текста по запросу пользователя
  • прототипирование чат-бота на Transformers

Ограничения

Карточка не описывает качество модели, специальные возможности или ограничения дообучения. Языковая ориентация взята из описания базовой модели и может не полностью отражать набор данных дообучения.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Falcon-3B-8k-data-new-classes

This model is a fine-tuned version of tiiuae/Falcon3-3B-Instruct. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="tiruppali/Falcon-3B-8k-data-new-classes", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.13.0
  • Transformers: 4.48.0
  • Pytorch: 2.5.1
  • Datasets: 3.2.0
  • Tokenizers: 0.21.0

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

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
3bf2731

0 моделей