Uploaded model
- Developed by: FlofloB
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-0.5b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 494 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-0.5b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 28 ноя 2024
Ссылки
100k_fineweb_continued_pretraining_Qwen2.5-0.5B-Instruct_Unsloth_merged_16bit
Дообученная на FineWeb модель Qwen2.5-0.5B-Instruct для генерации текста и диалогов на английском языке.
64скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 янв 2025
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.
Публичные оценки6
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,0408
Open LLM v2 · архивПубличная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат0,1498
Open LLM v2 · архивПубличная таблицадругая ревизия
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель FlofloB — дообученная версия Qwen2.5-0.5B-Instruct, подготовленная на данных HuggingFaceFW/fineweb. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL. Контекст составляет до 32 768 токенов, размер — около 494 млн параметров.
Модель подходит для генерации продолжений текста и простых диалоговых сценариев на английском языке. В карточке заявлена лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробностей о составе и настройках обучающей выборки.
Сценарии применения
- генерация продолжений английского текста
- простые диалоги с англоязычным чат-ботом
- черновое составление англоязычных текстов
- эксперименты с дообучением компактной языковой модели
Ограничения
Размер модели — около 494 млн параметров, поэтому её возможности могут быть ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями. README не содержит результатов оценки качества и подробностей настройки дообучения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 318daa2