/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
4 янв 2025

Goodenberk

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая методом SLERP модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 янв 2025

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

ClaudioItaly/Goodenberk — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, созданная методом SLERP с помощью mergekit из AlekseyKorshuk/ai-detection-gutenberg-human-choosed-formatted-ai-sft-qwen-7b-sft-3epochs и Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Gutenberg-KTO. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Она работает с текстом и имеет контекст длиной до 32 768 токенов.

Базовые модели дообучались на текстах Gutenberg; описание базовой модели указывает на китайский и английский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • ответы на сообщения в диалоге
  • создание художественных текстов в стиле классической литературы
  • обработка длинных текстовых запросов в пределах контекста модели
  • вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Предоставленные данные не описывают качество модели и конкретные ограничения её ответов; языковые сведения основаны на описании базовой модели и могут не исчерпывать поддержку языков. Лицензия не указана в доступных источниках.

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


models:
  - model: Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Gutenberg-KTO
  - model: AlekseyKorshuk/ai-detection-gutenberg-human-choosed-formatted-ai-sft-qwen-7b-sft-3epochs
merge_method: slerp
tokenizer_merge_method: slerp
tokenizer_parameters:
  t: 0.3  # Dà più peso al tokenizer 
base_model: AlekseyKorshuk/ai-detection-gutenberg-human-choosed-formatted-ai-sft-qwen-7b-sft-3epochs
dtype: bfloat16
parameters:
  t: [0, 0.2, 0.4, 0.5, 0.4, 0.2, 0]  # Curva che favorisce leggermente 
  temp: 1.3  # Temperatura per smoothare il merge
density:  # Density merging per bilanciare le caratteristiche dei due modelli
  - threshold: 0.1
    t: 0.7
  - threshold: 0.5
    t: 0.5
  - threshold: 0.9
    t: 0.3

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
50226a6

0 моделей