Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 3,1 млрд
Размер весов: 6,8 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: QwQ-LCoT-3B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 31 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

StructuredThinker-v0.2-MoreStructure

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая на базе Qwen2.5-3B-Instruct модель для диалогов, следования инструкциям и генерации структурированных текстовых ответов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 дек 2024

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.

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

StructuredThinker-v0.2-MoreStructure — объединённая автором Ahdoot языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она создана методом DARE TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct с включением prithivMLmods/QwQ-LCoT-3B-Instruct и PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 с 3,1 млрд параметров, рассчитана на контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers.

Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; интерфейс также предусматривает вызов инструментов. Карточка не сообщает отдельные результаты оценки качества или список поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоговом формате
генерация структурированных текстовых ответов
выполнение текстовых инструкций
пошаговое рассуждение над задачей
подготовка запросов для вызова инструментов

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов сравнительной оценки качества и подтверждённого списка поддерживаемых языков; пригодность вызова инструментов требует проверки в целевом приложении.

Для каких профессий подходит11

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


merge_method: dare_ties
dtype: bfloat16
normalize: true
base_model: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
models:
  - model: PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview 
    parameters:
      weight: .6
      density: .45
  - model: prithivMLmods/QwQ-LCoT-3B-Instruct
    parameters:
      weight: .4
      density: .85

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 7791892