/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
7 дек 2024

Josiefied-abliteratedV4-Qwen2.5-14B-Inst-BaseMerge-TIES

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая 14-миллиардная модель Qwen2.5 для диалоговой генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

79скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены7 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.

  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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,637

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4979

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,426

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3247

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5317

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,824

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CombinHorizon/Josiefied-abliteratedV4-Qwen2.5-14B-Inst-BaseMerge-TIES — объединённая модель генерации текста на архитектуре Qwen2.5, созданная с помощью mergekit и метода TIES на основе Qwen/Qwen2.5-14B и Josiefied-Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v4. Модель содержит 14 млрд параметров и рассчитана на диалоговое взаимодействие и генерацию текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов.

Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст до 131 072 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей об ограничениях и рекомендуемых сценариях использования.

Сценарии применения

  • ведение диалога на английском языке
  • генерация и продолжение текста
  • ответы на текстовые запросы
  • использование в чат-приложениях
  • интеграция вызова инструментов в диалоговый интерфейс

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества и сравнительные тесты. Возможности вызова инструментов отмечены в метаданных как интерфейс, но подробности его реализации не описаны.

Для каких профессий подходит10

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 TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-14B 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: Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v4
   parameters:
     weight: 1
     density: 1
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-14B
parameters:
 weight: 1
 density: 1
 normalize: true
 int8_mask: true
dtype: bfloat16

Citations

The merge is based on the technique posted here.

@misc{qwen2.5,
    title = {Qwen2.5: A Party of Foundation Models},
    url = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/},
    author = {Qwen Team},
    month = {September},
    year = {2024}
}

@article{qwen2,
      title={Qwen2 Technical Report}, 
      author={An Yang and Baosong Yang and Binyuan Hui and Bo Zheng and Bowen Yu and Chang Zhou and Chengpeng Li and Chengyuan Li and Dayiheng Liu and Fei Huang and Guanting Dong and Haoran Wei and Huan Lin and Jialong Tang and Jialin Wang and Jian Yang and Jianhong Tu and Jianwei Zhang and Jianxin Ma and Jin Xu and Jingren Zhou and Jinze Bai and Jinzheng He and Junyang Lin and Kai Dang and Keming Lu and Keqin Chen and Kexin Yang and Mei Li and Mingfeng Xue and Na Ni and Pei Zhang and Peng Wang and Ru Peng and Rui Men and Ruize Gao and Runji Lin and Shijie Wang and Shuai Bai and Sinan Tan and Tianhang Zhu and Tianhao Li and Tianyu Liu and Wenbin Ge and Xiaodong Deng and Xiaohuan Zhou and Xingzhang Ren and Xinyu Zhang and Xipin Wei and Xuancheng Ren and Yang Fan and Yang Yao and Yichang Zhang and Yu Wan and Yunfei Chu and Yuqiong Liu and Zeyu Cui and Zhenru Zhang and Zhihao Fan},
      journal={arXiv preprint arXiv:2407.10671},
      year={2024}
}

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
f546d5b

0 моделей