/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
SeQwence-14Bv1
Библиотека
transformers
Опубликована
27 ноя 2024

SeQwence-14B-EvolMerge

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 14 млрд параметров для генерации текста, диалогов и вызова инструментов с контекстом до 131 072 токенов.

40скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 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.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5382

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3671

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3809

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4821

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5419

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6572

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CultriX/SeQwence-14B-EvolMerge — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В слиянии использованы CultriX/SeQwence-14Bv1 как базовая модель, а также CultriX/Qwestion-14B и CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke. Модель содержит 14 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; доступен интерфейс для вызова инструментов.

Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленный родной размер контекста — до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык, поэтому её можно применять для англоязычных запросов и диалогов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение диалогов на английском языке
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание связных текстов по заданной теме
  • работа с длинными текстовыми контекстами
  • вызов инструментов через диалоговый интерфейс

Ограничения

В карточке не приведены результаты бенчмарков и подробная оценка качества. Английский — единственный язык, указанный в метаданных карточки.

Для каких профессий подходит15

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

final_model

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using CultriX/SeQwence-14Bv1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: CultriX/SeQwence-14Bv1
dtype: bfloat16
merge_method: dare_ties
parameters:
  int8_mask: 1.0
  normalize: 1.0
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 48]
    model: CultriX/SeQwence-14Bv1
    parameters:
      density: [0.9723868064882017, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9714039829478123]
      weight: [0.303941801676895, 0.364404551023674, 0.315900913803921, 0.3276032249804535,
        0.32167313684876814, 0.4385348686221433]
  - layer_range: [0, 48]
    model: CultriX/Qwestion-14B
    parameters:
      density: [1.0, 0.9914516102369406, 1.0, 0.8035966798672015, 0.8192028457518323,
        0.9514479609471497]
      weight: [0.23754044230348376, 0.26302919982461254, 0.26313082788173275, 0.17815237275761467,
        0.34301750695974753, 0.5374787613924082]
  - layer_range: [0, 48]
    model: CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke
    parameters:
      density: [0.9250003667144193, 0.9603820599250329, 0.8766642760655986, 1.0, 0.9993615706551808,
        0.7459506348277176]
      weight: [0.48038202535582214, 0.5870170049221364, 0.27054455623315504, 0.06016442415521043,
        0.4012739361231067, 0.26890177448533076]

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
ef3d0dd

0 моделей