Tiny LlamaForCausalLM
This is a minimal model built for unit tests in the TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1 млн
- Размер весов
- 4,1 МБ
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 25 ноя 2024
Ссылки
tiny-LlamaForCausalLM-3.1
Tiny LlamaForCausalLM — минимальная тестовая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, предназначенная для модульных тестов библиотеки TRL.
57 095скачиваний 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
Модель распространяется в экосистеме Transformers и не предназначена для полноценного прикладного использования или получения качественных ответов.
README не содержит сведений о размере модели, поддерживаемых языках и модальностях, длине контекста, точных сценариях применения, сильных сторонах, ограничениях производительности или лицензии. Также не указано конкретное юридическое лицо-разработчик; известно только, что модель создана для внутреннего тестирования TRL.
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.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- 93eae02