Tiny Llama4ForCausalLM
This is a minimal model built for unit tests in the TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,6 млн
- Размер весов
- 13,1 МБ
- Архитектура
- llama4_text · MoE
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 8 апр 2025
Ссылки
tiny-Llama4ForCausalLM
Tiny Llama4ForCausalLM — минимальная модель, разработанная для модульного тестирования библиотеки TRL.
33 110скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 мар 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
Она предназначена для проверки работы компонентов и сценариев TRL, а не для решения прикладных задач генерации текста или использования в продуктивных системах.
Модель относится к классу причинных языковых моделей и доступна для работы через библиотеку Transformers. В README не указаны точная архитектура, количество параметров, поддерживаемые модальности и языки, размер контекста, характеристики качества или вычислительные требования. Также не приведены сведения о лицензии и ограничениях использования.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- Llama4ForCausalLM
- Ревизия весов
- 7e26be5