/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-14B-Wernicke
Опубликована
16 ноя 2024

Qwen2.5-14B-Wernicke-SFT

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Англоязычная диалоговая модель Qwen2.5 на 14 млрд параметров для генерации ответов, в том числе на медицинские запросы.

36скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 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.

  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.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,507

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3595

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4937

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,354

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6461

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,39

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke-SFT — англоязычная разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2, представленная в формате safetensors. По карточке модель получена слиянием нескольких моделей семейства Qwen2.5-14B методом Model Stock; в метаданных она также обозначена как дообучение CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke. Модель содержит 14 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на вопросы и медицинские запросы; карточка отмечает медицинскую тематику, а метаданные указывают на обучение с использованием небольшого набора данных UpToDate и англоязычных диалоговых корпусов. У модели есть интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, но подробности оценки ограничены частью таблиц. Лицензия — Apache-2.0.

Медицинская тематика и использованные обучающие данные не подтверждают точность или пригодность ответов для клинических решений. В карточке нет заявленных гарантий качества медицинских рекомендаций.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на английском языке
  • диалоговый помощник с генерацией текста
  • черновые ответы на медицинские вопросы
  • генерация текста с вызовом инструментов

Ограничения

Медицинская тематика обучения не гарантирует точность или клиническую надёжность ответов. Опубликованные в README результаты оценки приведены неполно.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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 Model Stock 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: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.0
  - model: Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
  - model: arcee-ai/SuperNova-Medius
  - model: rombodawg/Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b
  - model: v000000/Qwen2.5-Lumen-14B
base_model: Qwen/Qwen2.5-14B
merge_method: model_stock
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.36.60
IFEval (0-Shot)52.35
BBH (3-Shot)50.64
MATH Lvl 5 (4-Shot)30.06
GPQA (0-shot)19.13
MuSR (0-shot)18.25
MMLU-PRO (5-shot)49.15

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.33.52
IFEval (0-Shot)49.37
BBH (3-Shot)49.33
MATH Lvl 5 (4-Shot)35.80
GPQA (0-shot)13.87
MuSR (0-shot)7.55
MMLU-PRO (5-shot)45.22

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
be32f08

0 моделей