Дообученный эксперт Llama 3.2 1B Instruct для генерации текста и диалогов, созданный в рамках SMAT для изучения слияния моделей.
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
Это дообученная диалоговая модель на базе Meta Llama 3.2 1B Instruct, представленная как эксперт NumGLUE-cm из таблицы 1 статьи SMAT: Simple and Efficient Merge-Aware Training. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в работе SMAT такие эксперты обучаются сохранять качество на своей задаче и облегчать последующее слияние моделей. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 1,2 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Используются Transformers и формат safetensors.
В карточке не описаны конкретные примеры применения NumGLUE-cm, поэтому специализированные сценарии этой модели нельзя определить точнее. Языковая поддержка унаследована от многоязычной базовой модели Llama 3.2 1B Instruct. Для использования действуют лицензия Llama 3.2 и соответствующая политика допустимого использования Meta.
README не раскрывает метрики качества, детали данных дообучения или точный набор поддерживаемых языков для этого эксперта. При использовании необходимо соблюдать лицензию Llama 3.2 и политику допустимого использования Meta.
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…