Salatec123 commited on
Commit
263bbc6
·
verified ·
1 Parent(s): fad129c

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +61 -0
README.md CHANGED
@@ -1,3 +1,64 @@
1
  ---
2
  license: apache-2.0
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3
  ---
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  ---
2
  license: apache-2.0
3
+ language:
4
+ - ru
5
+ - en
6
+ base_model:
7
+ - meta-llama/Llama-3.2-1B
8
+ tags:
9
+ - gguf
10
+ - q4km
11
+ - q4
12
+ - smart
13
+ - speakru
14
+ - en
15
+ - english
16
+ - russian
17
+ - llama
18
+ - pilot
19
+ - 1b
20
+ - small
21
+ - base
22
+ - mini
23
+ - ai
24
+ - model
25
  ---
26
+ Model Card: SLT-1b-GoToSmart-Pilot (English)
27
+ Model Details
28
+
29
+ Developer: slt ai
30
+
31
+ Model Type: Causal Language Model
32
+
33
+ Base Model: Llama 3.2 1B Instruct
34
+
35
+ Language(s): English, Russian
36
+
37
+ Version: Pilot
38
+
39
+ Model Description
40
+ SLT-1b-GoToSmart-Pilot is a pilot version of a conversational language model from the GoTo series. Built upon the Llama 3.2 1B Instruct architecture, this model has been specifically fine-tuned to understand and generate high-quality text in both English and Russian.
41
+
42
+ Training Details
43
+
44
+ Training Data: The model was fine-tuned on a custom, curated dataset consisting of exactly 13,500 examples.
45
+
46
+ Карточка модели: SLT-1b-GoToSmart-Pilot (Русский)
47
+ Сведения о модели
48
+
49
+ Разработчик: slt ai
50
+
51
+ Тип модели: Авторегрессионная языковая модель
52
+
53
+ Базовая модель: Llama 3.2 1B Instruct
54
+
55
+ Поддерживаемые языки: Английский, Русский
56
+
57
+ Версия: Пилотная (Pilot)
58
+
59
+ Описание модели
60
+ SLT-1b-GoToSmart-Pilot — это пилотная версия диалоговой языковой модели из линейки GoTo. Базируясь на архитектуре Llama 3.2 1B Instruct, модель была целенаправленно дообучена для качественного понимания и генерации текста как на английском, так и на русском языках.
61
+
62
+ Детали обучения
63
+
64
+ Обучающие данные: Модель прошла процесс дообучения (fine-tuning) на специально подготовленном наборе данных, состоящем из 13 500 примеров.