Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 30,9 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Опубликована: 18 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

qwen-7B-saiga

Defetya

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Русскоязычная чат-модель Qwen 7B, дообученная на данных Saiga для диалоговой генерации ответов.

43скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 апр 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

Defetya/qwen-7B-saiga — русскоязычная чат-модель на базе Qwen 7B от Alibaba, дообученная автором репозитория на датасете Saiga Ильи Гусева методом supervised fine-tuning. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на русском языке.

Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README автор отмечает корректное употребление падежей и субъективно сравнивает модель с Saiga-Mistral; результаты оценки на Russian SuperGlue не приведены. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

диалоговое общение на русском языке
ответы на вопросы на русском языке
генерация связных русскоязычных ответов
ведение многоходового диалога

Ограничения

Указанное в README сравнение с Saiga-Mistral основано на кратком личном опыте автора; результаты тестирования на Russian SuperGlue не представлены. Для запуска README указывает на необходимость настроить EOS-токен, но соответствующее значение в карточке не приведено.

Для каких профессий подходит6

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen 7B chat by Alibaba, SFTuned on Saiga dataset. Finetuned with EasyDeL framework on v3-8 Google TPU, provided by TRC.

Модель Qwen 7B, дообученая на датасете Ильи Гусева. По моему краткому опыту общения с моделью, лучше чем Saiga-mistral. Не ошибается в падежах. Карточка модели будет дополнена после теста на Russian SuperGlue. Возможно, будет DPO

Чтобы использовать модель, необходимо назначить eos токен как <|im_end|>. Рабочий ноутбук на Kaggle: https://www.kaggle.com/code/defdet/smol-chatbot/notebook

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: 72b2442