/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
935 млн
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
myllama-1B-160BT-cpt-MixedFW8FM42
Библиотека
transformers
Опубликована
15 апр 2025

Ссылки

Hugging Face

evolm-1B-160BT-cpt-MixedFW8FM42-sftep1-sampled500k_first100k_qwen7b

zhenting
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная компактная модель Llama для генерации текста и диалогового взаимодействия.

395скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 апр 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

zhenting/evolm-1B-160BT-cpt-MixedFW8FM42-sftep1-sampled500k_first100k_qwen7b — дообученная разговорная модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM. Она содержит 934,9 млн параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная задача — text-generation. Модель создана на основе zhenting/myllama-1B-160BT-cpt-MixedFW8FM42 и дообучена на наборе sampled500k_first100k_qwen7b.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекст составляет 2048 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить по карточке и сопутствующим материалам модели.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание ответов в текстовом диалоге
  • разработка чат-бота на базе небольшой языковой модели

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. README не содержит сведений об оценке качества или целевых сценариях; лицензия указана как other.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

myllama-1B-160BT-cpt-MixedFW8FM42-sftep1-sampled500k_first100k_qwen7b

This model is a fine-tuned version of zhenting/myllama-1B-160BT-cpt-MixedFW8FM42 on the sampled500k_first100k_qwen7b dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.46.1
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

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
f59d9f7

0 моделей

    Создать бенчмарк