/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
29 сен 2026

Llama-3.1-8B-Instruct-FT-FOMC

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспертная модель на базе Llama 3.1 8B Instruct для генерации текста и диалогов, обученная в рамках SMAT с целью улучшить совместимость с объединением моделей.

437скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

Это экспертная модель, дообученная на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct в рамках работы SMAT (Simple and Efficient Merge-Aware Training), seed обучения — 42. Она предназначена для генерации текста и диалогов; авторы SMAT обучали экспертов так, чтобы сохранять качество на целевых задачах и улучшать возможность объединения моделей. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров, формат весов — safetensors; контекст — до 131 072 токенов.

Поддерживает чатовый режим и унаследованные от базовой модели многоязычные возможности. Применяется лицензия Llama 3.1 и соответствующая политика допустимого использования. README не уточняет, какие именно данные или задача обозначены FOMC, и не приводит результаты оценки качества.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • подготовка текстовых ответов на инструкции
  • эксперименты с объединением языковых моделей

Ограничения

README не раскрывает целевую задачу или данные для обозначения FOMC и не содержит результатов оценки качества. Для использования действуют лицензия Llama 3.1 и её политика допустимого использования.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3.1-8B-Instruct · FT · FOMC

A FT expert from Table 1 of SMAT: Simple and Efficient Merge-Aware Training (training seed 42). SMAT trains experts that retain task performance while improving model merging.

Paper · GitHub & usage

Built with Llama. The included Llama 3.1 license and acceptable-use policy apply.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
bc25165

0 моделей