/ 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-NumGLUE-cm

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Эксперт SMAT на основе Llama 3.2 1B Instruct для генерации текста и экспериментов со слиянием моделей.

410скачиваний 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-NumGLUE-cm — эксперт SMAT, обученный авторами метода Simple and Efficient Merge-Aware Training на основе Meta Llama 3.2 1B Instruct; в README указан seed обучения 42. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. SMAT обучает экспертов сохранять качество на своей задаче и облегчать последующее слияние моделей. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 1,2 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Применяется лицензия Llama 3.2 и связанная с ней политика допустимого использования.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • эксперименты с обучением экспертов SMAT
  • оценка сохранения качества модели при слиянии
  • сравнение экспертов для задач NumGLUE-cm

Ограничения

README не приводит результаты оценки качества или описание специализации NumGLUE-cm; фактическую точность на этой задаче следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит3

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-3.2-1B-Instruct · SMAT · NumGLUE-cm

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
68d3efb

0 моделей