Дообученная модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов на итальянском языке.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
walid-iguider/Llama-3-8B-4bit-UltraChat-Ita — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная walid-iguider и дообученная на базе unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и ответов на запросы на итальянском языке. Модель содержит 7,5 млрд параметров, поддерживает контекст до 8192 токенов и распространяется в формате Safetensors. В карточке приведены результаты итальянских бенчмарков HellaSwag, ARC и MMLU; обучение выполнялось с использованием Unsloth и TRL.
Модель подходит для диалоговых сценариев и задач на понимание итальянского текста. Доступна по лицензии Apache 2.0. Карточка не описывает отдельные защитные механизмы или ограничения качества; результаты бенчмарков служат ориентиром и не гарантируют точность ответов в конкретном применении.
В README нет сведений о защитных механизмах; результаты нескольких бенчмарков не гарантируют точность ответов в практических сценариях.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
For a detailed comparison of model performance, check out the Leaderboard for Italian Language Models.
Here's a breakdown of the performance metrics:
| Metric | hellaswag_it acc_norm | arc_it acc_norm | m_mmlu_it 5-shot acc | Average |
|---|---|---|---|---|
| Accuracy Normalized | 0.6064 | 0.4611 | 0.5328 | 0.5334 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…