Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 71,7 млрд
Размер весов: 146 ГБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-72B
Библиотека: transformers
Опубликована: 1 дек 2024

Ссылки

EVA-Qwen2.5-72B-v0.1-Padded

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.1. Дообученная Qwen2.5-72B для ролевого общения, написания историй и следования инструкциям.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 дек 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

Карточка модели CalamitousFelicitousness/EVA-Qwen2.5-72B-v0.1-Padded на Hugging Face совпадает с карточкой EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.1, поэтому описание составлено по ней.

EVA Qwen2.5-72B v0.1 — плотная языковая модель на 71,5 млрд параметров, созданная Kearm, Auri и Cahvay как полнопараметрическое дообучение Qwen/Qwen2.5-72B. Она предназначена прежде всего для ролевого общения и написания историй, а также для следования инструкциям и работы с длинным контекстом. Модель обучена на смеси синтетических и естественных данных, включая наборы для прозы, структурированного письма и ролевых персонажей; формат запросов — ChatML.

Модель использует архитектуру Qwen2 и библиотеку Transformers, хранится в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке указана лицензия other; конкретные условия лицензии следует проверять в репозитории модели. Модель ориентирована на генерацию текста, а качество и связность ответов могут зависеть от промпта и настроек сэмплирования.

Сценарии применения

написание художественных историй по заданному сюжету
ролевые диалоги с персонажами
создание карточек персонажей и сценариев
структурированное творческое письмо
ответы на инструкции в длинном контексте

Ограничения

Модель специализирована на ролевом общении и творческом письме, поэтому её ответы в других сценариях могут быть менее подходящими. В карточке указана лицензия other без конкретизации условий.

Для каких профессий подходит3

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 IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EVA Qwen2.5-72B v0.1

axolotl version: 0.4.1

base_model: Qwen/Qwen2.5-72B

load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false

plugins:
  - axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_swiglu: true
liger_fused_linear_cross_entropy: true

# plugins:
#   - axolotl.integrations.spectrum.SpectrumPlugin

# spectrum_top_fraction: 0.5
# # Optional if using a pre-scanned model as your base_model. Useful if using a model mirror
# spectrum_model_name: Qwen/Qwen2.5-32B

datasets:
  - path: datasets/Celeste_Filtered_utf8fix.jsonl
    type: sharegpt
  - path: datasets/deduped_not_samantha_norefusals.jsonl
    type: sharegpt
  - path: datasets/deduped_SynthRP-Gens_processed_ShareGPT_converted_cleaned.jsonl
    type: sharegpt
  - path: datasets/deduped_Synthstruct-Gens_processed_sharegpt_converted_cleaned.jsonl
    type: sharegpt
  - path: datasets/Gryphe-4o-WP-filtered-sharegpt_utf8fix.jsonl
    type: sharegpt
  - path: datasets/opus-instruct-22k-no_refusals-filtered_utf8fix.jsonl
    type: sharegpt
  - path: datasets/Sonnet3-5-charcard-names-filtered-sharegpt_utf8fix.jsonl
    type: sharegpt
  - path: datasets/SystemChat_subset_filtered_sharegpt_utf8fix.jsonl
    type: sharegpt

chat_template: chatml
shuffle_merged_datasets: true
val_set_size: 0.001
output_dir: ./EVA-Qwen2.5-72B-SFFT-v0.1

sequence_len: 8192
sample_packing: true
eval_sample_packing: false
pad_to_sequence_len: false

# adapter: qlora
# lora_model_dir:
# lora_r: 64
# lora_alpha: 128
# lora_dropout: 0.05
# lora_target_linear: true
# peft_use_dora: true

unfrozen_parameters:
- ^lm_head.weight$
- ^model.embed_tokens.weight$
# mlp.down_proj layers
- model.layers.62.mlp.down_proj
- model.layers.64.mlp.down_proj
- model.layers.63.mlp.down_proj
- model.layers.66.mlp.down_proj
- model.layers.65.mlp.down_proj
- model.layers.67.mlp.down_proj
- model.layers.68.mlp.down_proj
- model.layers.31.mlp.down_proj
- model.layers.60.mlp.down_proj
- model.layers.69.mlp.down_proj
- model.layers.61.mlp.down_proj
- model.layers.59.mlp.down_proj
- model.layers.30.mlp.down_proj
- model.layers.70.mlp.down_proj
- model.layers.32.mlp.down_proj
- model.layers.34.mlp.down_proj
- model.layers.33.mlp.down_proj
- model.layers.76.mlp.down_proj
- model.layers.72.mlp.down_proj
- model.layers.71.mlp.down_proj
- model.layers.58.mlp.down_proj
- model.layers.75.mlp.down_proj
- model.layers.29.mlp.down_proj
- model.layers.56.mlp.down_proj
- model.layers.26.mlp.down_proj
- model.layers.35.mlp.down_proj
- model.layers.28.mlp.down_proj
- model.layers.57.mlp.down_proj
- model.layers.77.mlp.down_proj
- model.layers.36.mlp.down_proj
- model.layers.27.mlp.down_proj
- model.layers.25.mlp.down_proj
- model.layers.78.mlp.down_proj
- model.layers.37.mlp.down_proj
- model.layers.73.mlp.down_proj
- model.layers.55.mlp.down_proj
- model.layers.54.mlp.down_proj
- model.layers.74.mlp.down_proj
- model.layers.24.mlp.down_proj
- model.layers.53.mlp.down_proj
# mlp.gate_proj layers
- model.layers.78.mlp.gate_proj
- model.layers.77.mlp.gate_proj
- model.layers.76.mlp.gate_proj
- model.layers.79.mlp.gate_proj
- model.layers.75.mlp.gate_proj
- model.layers.74.mlp.gate_proj
- model.layers.73.mlp.gate_proj
- model.layers.72.mlp.gate_proj
- model.layers.71.mlp.gate_proj
- model.layers.70.mlp.gate_proj
- model.layers.69.mlp.gate_proj
- model.layers.57.mlp.gate_proj
- model.layers.54.mlp.gate_proj
- model.layers.55.mlp.gate_proj
- model.layers.68.mlp.gate_proj
- model.layers.63.mlp.gate_proj
- model.layers.53.mlp.gate_proj
- model.layers.44.mlp.gate_proj
- model.layers.45.mlp.gate_proj
- model.layers.49.mlp.gate_proj
- model.layers.58.mlp.gate_proj
- model.layers.46.mlp.gate_proj
- model.layers.56.mlp.gate_proj
- model.layers.67.mlp.gate_proj
- model.layers.62.mlp.gate_proj
- model.layers.50.mlp.gate_proj
- model.layers.64.mlp.gate_proj
- model.layers.52.mlp.gate_proj
- model.layers.40.mlp.gate_proj
- model.layers.43.mlp.gate_proj
- model.layers.48.mlp.gate_proj
- model.layers.66.mlp.gate_proj
- model.layers.47.mlp.gate_proj
- model.layers.59.mlp.gate_proj
- model.layers.65.mlp.gate_proj
- model.layers.61.mlp.gate_proj
- model.layers.60.mlp.gate_proj
- model.layers.42.mlp.gate_proj
- model.layers.51.mlp.gate_proj
- model.layers.41.mlp.gate_proj
# mlp.up_proj layers
- model.layers.70.mlp.up_proj
- model.layers.69.mlp.up_proj
- model.layers.71.mlp.up_proj
- model.layers.68.mlp.up_proj
- model.layers.72.mlp.up_proj
- model.layers.67.mlp.up_proj
- model.layers.66.mlp.up_proj
- model.layers.73.mlp.up_proj
- model.layers.46.mlp.up_proj
- model.layers.63.mlp.up_proj
- model.layers.75.mlp.up_proj
- model.layers.76.mlp.up_proj
- model.layers.74.mlp.up_proj
- model.layers.45.mlp.up_proj
- model.layers.62.mlp.up_proj
- model.layers.64.mlp.up_proj
- model.layers.65.mlp.up_proj
- model.layers.44.mlp.up_proj
- model.layers.53.mlp.up_proj
- model.layers.47.mlp.up_proj
- model.layers.49.mlp.up_proj
- model.layers.48.mlp.up_proj
- model.layers.57.mlp.up_proj
- model.layers.43.mlp.up_proj
- model.layers.42.mlp.up_proj
- model.layers.56.mlp.up_proj
- model.layers.61.mlp.up_proj
- model.layers.54.mlp.up_proj
- model.layers.40.mlp.up_proj
- model.layers.55.mlp.up_proj
- model.layers.77.mlp.up_proj
- model.layers.60.mlp.up_proj
- model.layers.41.mlp.up_proj
- model.layers.35.mlp.up_proj
- model.layers.37.mlp.up_proj
- model.layers.58.mlp.up_proj
- model.layers.34.mlp.up_proj
- model.layers.38.mlp.up_proj
- model.layers.33.mlp.up_proj
- model.layers.39.mlp.up_proj
# self_attn.k_proj layers
- model.layers.36.self_attn.k_proj
- model.layers.79.self_attn.k_proj
- model.layers.35.self_attn.k_proj
- model.layers.34.self_attn.k_proj
- model.layers.37.self_attn.k_proj
- model.layers.33.self_attn.k_proj
- model.layers.38.self_attn.k_proj
- model.layers.39.self_attn.k_proj
- model.layers.74.self_attn.k_proj
- model.layers.77.self_attn.k_proj
- model.layers.41.self_attn.k_proj
- model.layers.69.self_attn.k_proj
- model.layers.32.self_attn.k_proj
- model.layers.78.self_attn.k_proj
- model.layers.30.self_attn.k_proj
- model.layers.70.self_attn.k_proj
- model.layers.25.self_attn.k_proj
- model.layers.42.self_attn.k_proj
- model.layers.29.self_attn.k_proj
- model.layers.31.self_attn.k_proj
- model.layers.68.self_attn.k_proj
- model.layers.66.self_attn.k_proj
- model.layers.22.self_attn.k_proj
- model.layers.65.self_attn.k_proj
- model.layers.44.self_attn.k_proj
- model.layers.40.self_attn.k_proj
- model.layers.63.self_attn.k_proj
- model.layers.23.self_attn.k_proj
- model.layers.28.self_attn.k_proj
- model.layers.24.self_attn.k_proj
- model.layers.26.self_attn.k_proj
- model.layers.67.self_attn.k_proj
- model.layers.75.self_attn.k_proj
- model.layers.27.self_attn.k_proj
- model.layers.57.self_attn.k_proj
- model.layers.64.self_attn.k_proj
- model.layers.71.self_attn.k_proj
- model.layers.61.self_attn.k_proj
- model.layers.72.self_attn.k_proj
- model.layers.73.self_attn.k_proj
# self_attn.o_proj layers
- model.layers.69.self_attn.o_proj
- model.layers.39.self_attn.o_proj
- model.layers.16.self_attn.o_proj
- model.layers.14.self_attn.o_proj
- model.layers.19.self_attn.o_proj
- model.layers.42.self_attn.o_proj
- model.layers.12.self_attn.o_proj
- model.layers.15.self_attn.o_proj
- model.layers.17.self_attn.o_proj
- model.layers.38.self_attn.o_proj
- model.layers.23.self_attn.o_proj
- model.layers.22.self_attn.o_proj
- model.layers.13.self_attn.o_proj
- model.layers.29.self_attn.o_proj
- model.layers.41.self_attn.o_proj
- model.layers.44.self_attn.o_proj
- model.layers.46.self_attn.o_proj
- model.layers.45.self_attn.o_proj
- model.layers.43.self_attn.o_proj
- model.layers.49.self_attn.o_proj
- model.layers.30.self_attn.o_proj
- model.layers.26.self_attn.o_proj
- model.layers.25.self_attn.o_proj
- model.layers.37.self_attn.o_proj
- model.layers.47.self_attn.o_proj
- model.layers.11.self_attn.o_proj
- model.layers.18.self_attn.o_proj
- model.layers.28.self_attn.o_proj
- model.layers.20.self_attn.o_proj
- model.layers.27.self_attn.o_proj
- model.layers.53.self_attn.o_proj
- model.layers.52.self_attn.o_proj
- model.layers.35.self_attn.o_proj
- model.layers.71.self_attn.o_proj
- model.layers.10.self_attn.o_proj
- model.layers.3.self_attn.o_proj
- model.layers.21.self_attn.o_proj
- model.layers.24.self_attn.o_proj
- model.layers.68.self_attn.o_proj
- model.layers.48.self_attn.o_proj
# self_attn.q_proj layers
- model.layers.1.self_attn.q_proj
- model.layers.2.self_attn.q_proj
- model.layers.3.self_attn.q_proj
- model.layers.0.self_attn.q_proj
- model.layers.5.self_attn.q_proj
- model.layers.4.self_attn.q_proj
- model.layers.6.self_attn.q_proj
- model.layers.8.self_attn.q_proj
- model.layers.7.self_attn.q_proj
- model.layers.9.self_attn.q_proj
- model.layers.10.self_attn.q_proj
- model.layers.68.self_attn.q_proj
- model.layers.25.self_attn.q_proj
- model.layers.12.self_attn.q_proj
- model.layers.54.self_attn.q_proj
- model.layers.55.self_attn.q_proj
- model.layers.61.self_attn.q_proj
- model.layers.18.self_attn.q_proj
- model.layers.49.self_attn.q_proj
- model.layers.66.self_attn.q_proj
- model.layers.72.self_attn.q_proj
- model.layers.11.self_attn.q_proj
- model.layers.52.self_attn.q_proj
- model.layers.64.self_attn.q_proj
- model.layers.15.self_attn.q_proj
- model.layers.60.self_attn.q_proj
- model.layers.50.self_attn.q_proj
- model.layers.59.self_attn.q_proj
- model.layers.53.self_attn.q_proj
- model.layers.48.self_attn.q_proj
- model.layers.57.self_attn.q_proj
- model.layers.70.self_attn.q_proj
- model.layers.17.self_attn.q_proj
- model.layers.67.self_attn.q_proj
- model.layers.71.self_attn.q_proj
- model.layers.62.self_attn.q_proj
- model.layers.51.self_attn.q_proj
- model.layers.19.self_attn.q_proj
- model.layers.58.self_attn.q_proj
- model.layers.13.self_attn.q_proj
# self_attn.v_proj layers
- model.layers.23.self_attn.v_proj
- model.layers.25.self_attn.v_proj
- model.layers.26.self_attn.v_proj
- model.layers.27.self_attn.v_proj
- model.layers.28.self_attn.v_proj
- model.layers.29.self_attn.v_proj
- model.layers.30.self_attn.v_proj
- model.layers.31.self_attn.v_proj
- model.layers.34.self_attn.v_proj
- model.layers.35.self_attn.v_proj
- model.layers.36.self_attn.v_proj
- model.layers.37.self_attn.v_proj
- model.layers.38.self_attn.v_proj
- model.layers.42.self_attn.v_proj
- model.layers.48.self_attn.v_proj
- model.layers.57.self_attn.v_proj
- model.layers.58.self_attn.v_proj
- model.layers.61.self_attn.v_proj
- model.layers.63.self_attn.v_proj
- model.layers.64.self_attn.v_proj
- model.layers.65.self_attn.v_proj
- model.layers.66.self_attn.v_proj
- model.layers.69.self_attn.v_proj
- model.layers.70.self_attn.v_proj
- model.layers.74.self_attn.v_proj
- model.layers.75.self_attn.v_proj
- model.layers.72.self_attn.v_proj
- model.layers.39.self_attn.v_proj
- model.layers.41.self_attn.v_proj
- model.layers.40.self_attn.v_proj
- model.layers.33.self_attn.v_proj
- model.layers.59.self_attn.v_proj
- model.layers.16.self_attn.v_proj
- model.layers.15.self_attn.v_proj
- model.layers.76.self_attn.v_proj
- model.layers.24.self_attn.v_proj
- model.layers.68.self_attn.v_proj
- model.layers.67.self_attn.v_proj
- model.layers.55.self_attn.v_proj
- model.layers.44.self_attn.v_proj



wandb_project: EVA-Qwen2.5-72B-SFFT-v0.1
wandb_entity:
wandb_watch:
wandb_name: Unit-01
wandb_log_model:

gradient_accumulation_steps: 8
micro_batch_size: 1
num_epochs: 3
optimizer: paged_adamw_8bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 0.00005
max_grad_norm: 3

train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: auto
fp16:
tf32: false

gradient_checkpointing: "unsloth"
# gradient_checkpointing_kwargs:
#   use_reentrant: true
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint: 
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true

warmup_steps: 20
evals_per_epoch: 4
saves_per_epoch: 4
save_safetensors: true
hub_model_id: 
hub_strategy: 
debug:
deepspeed: deepspeed_configs/zero3_bf16_cpuoffload_params.json
weight_decay: 0.1
# fsdp:
#   - full_shard
#   - auto_wrap
# fsdp_config:
#   fsdp_limit_all_gathers: true
#   fsdp_sync_module_states: false
#   fsdp_offload_params: true
#   fsdp_cpu_ram_efficient_loading: true
#   fsdp_auto_wrap_policy: TRANSFORMER_BASED_WRAP
#   fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: Qwen2DecoderLayer
#   fsdp_activation_checkpointing: true
#   fsdp_state_dict_type: SHARDED_STATE_DICT  # Changed from FULL_STATE_DICT
#   fsdp_sharding_strategy: FULL_SHARD
#   fsdp_forward_prefetch: false  # Added
#   fsdp_backward_prefetch: "BACKWARD_PRE"  # Added
#   fsdp_backward_prefetch_limit: 1  # Added
#   fsdp_mixed_precision: BF16  # Added

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: effafb1