Экспертная версия Llama 3.2 1B Instruct, обученная методом SMAT для генерации текста и последующего слияния с другими моделями.
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-SMAT-20Minuten — экспертная модель, созданная методом SMAT (Simple and Efficient Merge-Aware Training) на основе Meta Llama 3.2 1B Instruct; README указывает seed обучения 42 и связь с Table 1 статьи SMAT. SMAT обучает экспертные модели, сохраняющие качество на своей задаче и рассчитанные на последующее слияние с другими моделями. Репозиторий содержит плотную авторегрессионную модель семейства Llama для генерации текста и диалогов, с 1,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов.
Модель подходит для генерации ответов в чате и как экспертный компонент в экспериментах по слиянию моделей. В метаданных задача указана как text-generation, а библиотека — Transformers; веса представлены в формате safetensors. Применяется лицензия Llama 3.2 с соответствующей политикой допустимого использования. README не приводит отдельные оценки качества или описания специализации, связанной с названием «20Minuten».
README не сообщает метрики качества и не раскрывает, для какой конкретной задачи предназначен эксперт «20Minuten». Для использования действуют лицензия Llama 3.2 и её политика допустимого использования.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A SMAT 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…