Uploaded model
- Developed by: Armandotrsg
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-7b-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-7b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 21 мая 2025
Ссылки
qwen-cybersecurity-2.5-7b-merged
Дообученная английская модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для генерации текста, заявленная как ориентированная на кибербезопасность.
24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 мая 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
Armandotrsg/qwen-cybersecurity-2.5-7b-merged — плотная языковая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров, дообученная на базе unsloth/qwen2.5-7b-unsloth-bnb-4bit. В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL; подробности о датасете и методике дообучения не приведены.
Модель предназначена для генерации текста. Название указывает на кибербезопасность, однако карточка не описывает специализированные сценарии, подтверждённые навыки или результаты оценки в этой области. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и английский язык. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов на вопросы по кибербезопасности
- подготовка черновиков текстов о безопасности информационных систем
- объяснение терминов кибербезопасности на английском языке
Ограничения
Карточка не приводит данные о тренировочном наборе, подтверждённых навыках в кибербезопасности или оценке качества; специализация следует из названия модели. Поддержка языков помимо английского не подтверждена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232моделиII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- 8f147ac