/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated
Библиотека
transformers
Опубликована
20 ноя 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2306.01708

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated-Rombo-TIES-v1.0

BenevolenceMessiah
Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая методом TIES 32-миллиардная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и задач программирования.

878скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены20 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated-Rombo-TIES-v1.0 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная mergekit методом TIES. В качестве основы использована huihui-ai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated, а в объединение включена rombodawg/Rombos-Coder-V2.5-Qwen-32b. Модель имеет 32 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и задач, связанных с программированием. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Карточка не приводит отдельных результатов оценки качества или перечня поддерживаемых естественных языков.

Модель создана сообществом BenevolenceMessiah и объединяет две модели, ориентированные на код. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face.

Сценарии применения

  • генерация и дополнение кода
  • ответы на вопросы по программированию
  • диалог с языковой моделью о коде
  • генерация текстовых ответов в приложениях на Transformers

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов оценки качества и сведений о лицензии; условия использования следует уточнить на странице репозитория. Естественные языки, на которых модель рассчитана в первую очередь, не указаны.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

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 huihui-ai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated 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-Coder-32B-Instruct-abliterated-Rombo-TIES-v1.0

models:
  - model: rombodawg/Rombos-Coder-V2.5-Qwen-32b # Self-instruct fine-tuning
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
merge_method: ties
base_model: huihui-ai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated # Abliterated model
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: false
dtype: bfloat16
tokenizer_source: union

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
ef1e35a

0 моделей

    Создать бенчмарк