Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: qwen2.5-7b-ins-v3
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 дек 2024

Ссылки

Intelligence-Cod-Rag-7B-v4

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов.

14скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 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

ClaudioItaly/Intelligence-Cod-Rag-7B-v4 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES из happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3, EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1 и AIDC-AI/Marco-o1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста в формате диалога. Контекст — до 32 768 токенов.

Модель можно использовать для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает отдельные области применения или специальные возможности RAG, поэтому название модели само по себе не подтверждает, что она выполняет поиск по документам. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на текстовые запросы в диалоговом интерфейсе
ведение многоходовых текстовых диалогов
генерация текста по заданным инструкциям

Ограничения

Карточка не подтверждает специализированные возможности для RAG или конкретных предметных областей. Языки и лицензия в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит8

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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 happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3 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: happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3
    #no parameters necessary for base model
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: AIDC-AI/Marco-o1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5

merge_method: ties
base_model: happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float16

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: e3820f3