Дообученный эксперт Llama 3.2 1B для диалоговой генерации текста и экспериментов по объединению моделей в рамках SMAT.
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
yanggangu/Llama-3.2-1B-Instruct-FT-C-STANCE — экспертная дообученная модель на архитектуре LlamaForCausalLM, созданная в рамках работы SMAT (Simple and Efficient Merge-Aware Training). Она основана на meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct и обучена с seed 42; автор README относит её к экспертам из таблицы 1 статьи SMAT. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и для экспериментов с объединением моделей, при этом обучение SMAT направлено на сохранение качества задач при таком объединении.
Модель содержит 1,2 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Для неё указан контекст 131 072 токена; библиотека запуска — Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. README не уточняет отдельную специализацию эксперта C-STANCE или конкретные языки сверх возможностей базовой многоязычной модели. Применяются лицензия Llama 3.2 и соответствующая политика допустимого использования.
README не раскрывает специализацию эксперта C-STANCE, набор обучения или сравнительные результаты; применяются условия лицензии Llama 3.2 и политика допустимого использования.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
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.
Built with Llama. The included Llama 3.2 license and acceptable-use policy apply.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…