/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,3 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen · dense
Опубликована
11 янв 2024

blossom-v4-qwen-1_8b

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Диалоговая модель Qwen с 2,3 млрд параметров, дообученная Blossom для ответов на инструкции и вопросы на китайском и английском языках.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 фев 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

BLOSSOM-v4-qwen-18b — диалоговая языковая модель, разработанная командой Blossom и полученная дообучением Qwen-1_8B на смесях данных Blossom Orca, Wizard, Chat и Math. Модель использует плотную архитектуру Qwen с 2,3 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; репозиторий содержит веса PyTorch. Она предназначена для генерации ответов в формате диалога и общего следования инструкциям, включая задачи на понимание текста и математику. Обучение проходило в два этапа на одно- и многоходовых примерах.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
  • выполнение текстовых инструкций
  • объяснение и решение математических задач
  • ведение многоходового диалога на китайском и английском

Ограничения

Качество зависит от формулировки запроса и обучающих данных; карточка не приводит результаты независимой оценки. Модель рассчитана на шаблон диалога с маркерами Human и Bot.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BLOSSOM-v4-qwen-1_8b

💻Github • 🚀Blossom Chat Demo

介绍

Blossom是一个对话式语言模型,基于Qwen-1_8B预训练模型,在Blossom Orca/Wizard/Chat/Math混合数据集上进行指令精调得来。Blossom拥有强大的通用能力及上下文理解能力,此外,训练使用的高质量中英文数据集也进行了开源。

训练分为两阶段,第一阶段使用100K Wizard、100K Orca、20K Math单轮指令数据集,训练1个epoch;第二阶段使用50K Blossom chat多轮对话数据集、以及上一阶段中随机采样2%的数据,训练3个epoch。

推理

推理采用对话续写的形式。

单轮对话

A chat between a human and an artificial intelligence bot. The bot gives helpful, detailed, and polite answers to the human's questions.
|Human|: 你好
|Bot|: 

多轮对话

A chat between a human and an artificial intelligence bot. The bot gives helpful, detailed, and polite answers to the human's questions.
|Human|: 你好
|Bot|: 你好,有什么我能帮助你的?<|endoftext|>
|Human|: 介绍下中国的首都吧
|Bot|: 

注意:在历史对话的Bot输出结尾,拼接一个<|endoftext|>

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
QWenLMHeadModel
Ревизия весов
91443f9

0 моделей