/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
6,4 ГБ
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
20 ноя 2024

Llama-3.2-3B-it-chinese-kyara

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для диалогов и генерации текста с улучшенной поддержкой традиционного китайского.

40скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены22 июн 2025

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

Kyara — экспериментальная предварительная версия модели, разработанная в рамках проекта Knowledge Yielding Adaptive Retrieval Augmentation. Она дообучена на базе Meta Llama 3.2 3B Instruct и предназначена для генерации текста в диалогах и улучшения понимания языков, особенно традиционного китайского, за счёт адаптивного использования знаний. В README приведено сравнение с исходной моделью на бенчмарке TMMLUPlus в режиме zero-shot: Kyara-3b-it набрала 42,54 балла против 40,01 у базовой модели.

Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, 3,2 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Карточка указывает английский и китайский языки; проект уделяет особое внимание традиционному китайскому. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — llama3.2; применяются условия лицензии Meta Llama 3.2.

Сценарии применения

  • диалоги на китайском языке
  • генерация текста на китайском и английском
  • ответы на вопросы на традиционном китайском
  • zero-shot оценка знаний по гуманитарным и STEM-темам

Ограничения

Это предварительная экспериментальная версия; в README указано, что стабильная версия планируется к выпуску. Опубликованные результаты бенчмарка относятся к zero-shot оценке и не гарантируют качество в других сценариях.

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

Kyara: Knowledge Yielding Adaptive Retrieval Augmentation for LLM Fine-tuning

DOI

Kyara (Knowledge Yielding Adaptive Retrieval Augmentation) is an experimental project aimed at improving language models through knowledge retrieval processes. The project seeks to enhance the model’s ability to adapt knowledge and improve language comprehension, particularly in underrepresented languages like Traditional Chinese. Given the relatively scarce availability of Traditional Chinese data compared to the vast corpus of English data used for model training, Kyara addresses this gap by expanding the limited corpus for this language.

This is a preview model, with the stable version set to be released soon.

Benchmark

All evaluations are conducted in a zero-shot setting.

MetricKyara-3b-itLlama3.2-3b-it
TMMLUPlus42.5440.01
 - STEM45.1740.37
 - Humanities39.6638.65
 - Other41.1839.06
 - Social-Science44.1641.98
MMLU-Redux57.2456.91
GSM8K67.2557.16
MATH-L519.9716.23
CRUX31.2525.25
AlpacaEval23.8719.35

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
91fd878

0 моделей