Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-7B
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 окт 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Qwen2.5-Coder-7B-3x-Instruct-TIES-v1.0

BenevolenceMessiah

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая методом TIES модель Qwen2.5-Coder на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста и помощи с кодом.

31скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 окт 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

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-Coder-7B-3x-Instruct-TIES-v1.0 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-Coder-7B, в слиянии также участвовали три указанные в карточке модели Qwen Coder и Hammer. Архитектура — плотная Qwen2 causal language model на 7,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование через Transformers.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая задачи программирования, анализа и исправления кода, унаследованные от базовой модели Qwen2.5-Coder. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Карточка не приводит отдельных результатов оценки качества, точного перечня языков программирования или инструкции по вызову инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация программного кода по запросу
объяснение и анализ фрагментов кода
поиск и исправление ошибок в коде
диалоговая помощь при разработке
подготовка запросов к инструментам через интерфейс вызова инструментов

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов бенчмарков или описания качества, поэтому пригодность для конкретных языков программирования и рабочих процессов следует проверять отдельно. Лицензия и подробные инструкции по использованию интерфейса вызова инструментов в доступных материалах не приведены.

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 443модели II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

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-Coder-7B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: huihui-ai/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated
    architecture: qwen2
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: MadeAgents/Hammer2.0-7b
    architecture: qwen2
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: Etherll/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties
    architecture: qwen2
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0

merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B
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: 9161f1c