Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 11 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

CoderQ

ClaudioItaly

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слияние на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct для генерации кода и ответов на текстовые инструкции.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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 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

ClaudioItaly/CoderQ — языковая модель для генерации кода и диалогового взаимодействия, опубликованная пользователем ClaudioItaly. Репозиторий описывает её как слияние моделей методом TIES через mergekit на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct; в конфигурации трижды указана одна и та же базовая модель. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая код; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers.

Модель подходит для генерации и исправления кода, а также для ответов на инструкции в чате. Карточка не описывает отдельные тесты качества или специализированные области применения. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

генерация фрагментов программного кода
исправление ошибок в коде
ответы на вопросы о коде
выполнение текстовых инструкций в диалоге

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит8

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.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей 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-Instruct 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: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0    

merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
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: 0b8d721