Uploaded finetuned model
- Developed by: vladracul
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 30 авг 2026
Ссылки
dicoding-indonesia-llama-3.2-3b-ft
Дообученная 3,2-миллиардная Llama 3.2 Instruct для генерации текста и диалогов.
74скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.
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 vladracul/dicoding-indonesia-llama-3.2-3b-ft — дообученная версия Llama 3.2 3B Instruct, разработанная vladracul на базе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Это плотная языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. В карточке заявлено дообучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL; контекстное окно составляет 131 072 токена, размер — 3,2 млрд параметров.
Модель можно применять для генерации ответов и ведения диалога. Название репозитория указывает на индонезийскую специализацию, однако README не описывает обучающие данные или конкретные сценарии, а метаданные отмечают английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание черновиков текста
- продолжение текста по заданному началу
Ограничения
README не приводит оценки качества, обучающие данные или подробности индонезийской специализации; поддержка индонезийского языка не подтверждена метаданными. Возможности вызова инструментов обозначены в метаданных, но README не описывает их использование.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- fdbd1bc