/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit
Опубликована
7 окт 2024

portfolio-query-qwen-2.5-7b-v5-cot

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста на английском языке.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.

  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.

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

Модель Bharatdeep-H/portfolio-query-qwen-2.5-7b-v5-cot разработана Bharatdeep-H и представляет собой дообученную диалоговую модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров. В качестве основы использована unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit; при обучении применялись Unsloth и библиотека TRL. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, а интерфейс также предусматривает вызов инструментов.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Карточка не раскрывает конкретные сценарии работы с портфельными запросами и результаты оценки качества, поэтому специализацию по одному лишь названию модели нельзя считать подтверждённой.

Сценарии применения

  • генерация ответов в англоязычном диалоге
  • создание текстовых ответов на запросы
  • подключение инструментов через интерфейс вызова инструментов

Ограничения

Карточка не описывает конкретные сценарии и не приводит оценок качества, поэтому пригодность для запросов о портфелях не подтверждена. Фактическая поддержка вызова инструментов зависит от используемого формата запросов и программной обвязки.

Для каких профессий подходит6

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

Uploaded model

  • Developed by: Bharatdeep-H
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit

This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
1dabc58

0 моделей