/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama3-finetuned-rag-model-1
Опубликована
6 сен 2026

llama3-grpo-rag-think

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная англоязычная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов, в том числе в RAG-сценариях.

60скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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 wilsonoey/llama3-grpo-rag-think — дообученная автором wilsonoey языковая модель семейства Llama 3 для генерации текста и диалогов. Она основана на wilsonoey/llama3-finetuned-rag-model-1 и рассчитана на англоязычные сценарии, включая работу с RAG. В карточке указано, что обучение выполнялось с помощью Unsloth и библиотеки TRL; архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов.

Модель может применяться для генерации ответов в диалоговом интерфейсе и формулирования ответов в RAG-сценариях. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях качества или оценке модели в карточке нет.

Сценарии применения

  • генерация ответов в англоязычном чат-интерфейсе
  • подготовка ответов на вопросы по найденным документам в RAG-системе
  • продолжение и написание англоязычного текста

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или специальных ограничений применения; заявленные сценарии RAG не сопровождаются описанием методики проверки.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded finetuned model

  • Developed by: wilsonoey
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : wilsonoey/llama3-finetuned-rag-model-1

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
1549c17

0 моделей