Llama-2-7B + domain-adaptive pretraining (chip-design corpus: Wikipedia/GitHub/arXiv, see 01_data_curation and 03_domain_adaptive_pretraining). Base checkpoint: meta-llama/Llama-2-7b-hf. Not chained with the SFT repo below.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 6,6 млрд
- Размер весов
- 13,5 ГБ
- Лицензия
- Llama 2
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-2-7b-hf
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 8 сен 2026
Ссылки
llama2-7b-dapt-chipdesign
Доменная адаптация Llama 2 на текстах о проектировании микросхем для генерации тематических текстов.
100скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 сен 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Это модель генерации текста на основе Llama 2, адаптированная разработчиком tosca к предметной области проектирования микросхем с помощью доменного дополнительного предобучения на корпусе из Wikipedia, GitHub и arXiv. Она предназначена для генерации и продолжения текста по тематике chip design; карточка указывает базовый чекпойнт meta-llama/Llama-2-7b-hf и подчёркивает, что модель не объединена с упомянутым отдельно репозиторием SFT.
Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 6,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Нативный контекст составляет 4096 токенов. В основе лежит англоязычная Llama 2; отдельные поддерживаемые языки для адаптированной модели не перечислены. Лицензия — llama2. Данных о специализированной оценке качества нет, поэтому ответы по проектированию микросхем следует проверять.
Сценарии применения
- генерация текста о проектировании микросхем
- продолжение технических текстов по chip design
- подготовка черновиков материалов о разработке микросхем
Ограничения
Контекст ограничен 4096 токенами; в карточке не приведены результаты оценки качества, поэтому технические ответы следует проверять.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- f794359