/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
29 сен 2026

Llama-3.2-1B-Instruct-SMAT-MeetingBank

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Эксперт SMAT на базе Llama 3.2 1B Instruct для генерации текста и диалоговых задач с возможностью объединения моделей.

382скачиваний 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

Модель yanggangu/Llama-3.2-1B-Instruct-SMAT-MeetingBank — эксперт SMAT, обученный на базе Meta Llama 3.2 1B Instruct с seed 42. Она создана в рамках метода Simple and Efficient Merge-Aware Training для сохранения качества на целевой задаче и повышения пригодности модели к объединению с другими моделями; карточка относит её к Table 1 статьи SMAT. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1,2 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие.

Контекстное окно — до 131 072 токенов. Лицензия — Llama 3.2; действуют соответствующие условия лицензии и политика допустимого использования Meta.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • суммаризация длинных текстов
  • помощь в написании текста
  • использование как эксперта при объединении моделей

Ограничения

Карточка не приводит результаты оценки качества или конкретные показатели сохранения производительности SMAT-эксперта. Для использования необходимо соблюдать лицензию Llama 3.2 и политику допустимого использования Meta.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3.2-1B-Instruct · SMAT · MeetingBank

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.

Paper · GitHub & usage

Built with Llama. The included Llama 3.2 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
21d5c23

0 моделей