/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Опубликована
7 дек 2024

BlenderLLM

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

BlenderLLM — дообученная на BlendNet модель Qwen для преобразования текстовых запросов в код и 3D-модели Blender.

249скачиваний за 30 дней55лайковвеса обновлены23 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 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

BlenderLLM — модель FreedomIntelligence для создания 3D-сцен и объектов с помощью текстовых инструкций и кода Blender. Это дообученная плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров, основанная на Qwen2.5-7B-Instruct и дополнительно обученная на датасете BlendNet с применением методов самоулучшения. Модель предназначена для сценариев компьютерного проектирования, в которых описание преобразуется в код для Blender и результат моделируется или визуализируется.

Модель принимает текст и генерирует текстовый код или инструкции для 3D-моделирования; в карточке заявлена задача text-to-3d. Контекст составляет 32 768 токенов, формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробностей о поддерживаемых функциях Blender; сгенерированный код может требовать проверки и исправления перед использованием.

Сценарии применения

  • создание 3D-объектов по текстовому описанию
  • генерация кода Blender для построения сцены
  • автоматизация задач компьютерного проектирования в Blender

Ограничения

Карточка не приводит количественных оценок качества и не уточняет, какие возможности Blender охватываются обучением. Сгенерированный код следует проверять перед выполнением.

Для каких профессий подходит3

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

🤖 BlenderLLM: Training Large Language Models for Computer-Aided Design with Self-improvement

BlenderLLM is built using Qwen2.5-Coder-7B-Instruct as the base model. It has been fine-tuned on the BlendNet training dataset and further optimized through Self-improvement techniques to achieve the best performance.

For more details, please visit our GitHub repository or refer to our arXiv paper.

📖 Citation

@misc{du2024blenderllmtraininglargelanguage,
      title={BlenderLLM: Training Large Language Models for Computer-Aided Design with Self-improvement}, 
      author={Yuhao Du and Shunian Chen and Wenbo Zan and Peizhao Li and Mingxuan Wang and Dingjie Song and Bo Li and Yan Hu and Benyou Wang},
      year={2024},
      eprint={2412.14203},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.HC},
      url={https://arxiv.org/abs/2412.14203}, 
}

We are from the School of Data Science (SDS), the Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHKSZ).

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
095b8f8

0 моделей