Uploaded model
- Developed by: 1shoomun
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-0.5b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 494 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-0.5b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 25 дек 2024
Ссылки
Multilingual-classifier-qwen-2.5-0.5b
Дообученная компактная модель Qwen2 для генерации текста в диалогах, представленная как многоязычный классификатор.
27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 янв 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Multilingual-classifier-qwen-2.5-0.5b — языковая модель, дообученная 1shoomun на базе unsloth/qwen2.5-0.5b-instruct-bnb-4bit. Это плотная модель архитектуры Qwen2 с 494 млн параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке она названа классификатором, однако сведения о конкретных классах, схеме меток и данных для классификации не приведены.
Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык, но многоязычная поддержка не подтверждена. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- эксперименты с компактными моделями Qwen2
- классификация текста при наличии подходящей инструкции и схемы меток
Ограничения
Конкретная задача классификации, набор меток и подтверждённые языки помимо английского в карточке не описаны. Компактный размер может ограничивать качество на сложных задачах.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 511638b