Uploaded model
- Developed by: xgmab123
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,2 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-1B-Instruct
- Опубликована
- 9 янв 2025
Ссылки
xb1b-1.0
Дообученная на базе Llama 3.2 1B instruct модель для генерации текста и диалоговых ответов.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 янв 2025
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
xb1b-1.0 — дообученная xgmab123 компактная языковая модель для генерации текста и диалогового общения. Она основана на unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct и использует плотную архитектуру Llama; размер составляет 1,2 млрд параметров, нативная длина контекста — 131 072 токена. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель предназначена для генерации ответов в чате и других сценариев, где требуется продолжение текста по запросу. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Указан английский язык; дополнительных сведений о специализации или результатах оценки качества карточка не содержит.
Лицензия — Apache-2.0. Практическая пригодность ответов и надёжность вызова инструментов зависят от задачи и требуют проверки.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом чате
- продолжение текста по инструкции
- создание черновиков и коротких текстов
- прототипирование интерфейсов вызова инструментов
Ограничения
Карточка не приводит результатов сравнительных оценок или подробностей специализированного дообучения; качество ответов и вызова инструментов следует проверять на целевых задачах.
Для каких профессий подходит6
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
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
- 9a03692