Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 71,5 млрд
Размер весов: 145 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Rombos-LLM-V2.5-Qwen-72b
Библиотека: transformers
Опубликована: 11 ноя 2024

Ссылки

Qwen2.5-72B-2x-Instruct-TIES-v1.0

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая методом TIES модель Qwen2.5 на 71,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия с контекстом до 131 072 токенов.

46скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 ноя 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,5785
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3674
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,5473
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,7273
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,5628
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4207
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-72B-2x-Instruct-TIES-v1.0 — объединённая плотная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-72B; в объединение также вошли Rombos-LLM-V2.5-Qwen-72b и Dracarys2-72B-Instruct. Модель содержит 71,5 млрд параметров и имеет заявленное контекстное окно 131 072 токена.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для составления ответов, продолжения текста и сценариев чат-ассистента. README не уточняет специальные преимущества объединения, а сведения о языках обучения и целевых сценариях ограничены. Файлы представлены в формате Safetensors и предназначены для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в чат-ассистенте
продолжение заданного текста
составление развёрнутых текстовых ответов
диалог с вызовом инструментов

Ограничения

В предоставленных данных не указаны языки и лицензия модели. Специальные преимущества и качество на конкретных задачах не описаны.

Для каких профессий подходит15

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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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 TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-72B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

# Qwen2.5-72B-2x-Instruct-TIES-v1.0

models:
  - model: abacusai/Dracarys2-72B-Instruct # Coding enhancement Fine-tuning
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-72b # Continuous Fine-tuning 
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0    

merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-72B # Reflecting the most recent models as of 11/11/2024
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: false
dtype: bfloat16
tokenizer_source: union # Experimental, preliminarily seems to garner good results

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 459891e