/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
2,7 млрд
Размер весов
5,8 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
gte-Qwen2-1.5B-instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
10 авг 2024

Ryze-Embed-3

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая модель Qwen2 на базе GTE-Qwen2-1.5B-instruct, предназначенная для генерации текста и потенциально для работы с текстовыми эмбеддингами.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 авг 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

Fulcrum-AI/Ryze-Embed-3 — объединённая методом passthrough модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit на основе Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct. Веса доступны в формате safetensors; размер модели — 2,7 млрд параметров, максимальный контекст — 131 072 токена.

В метаданных модель обозначена как text-generation и conversational. Базовая модель предназначена для преобразования текстов в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и ранжирования; карточка этой модели не уточняет, сохраняет ли объединённая версия эти возможности и как её применять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста в диалоговом режиме
  • семантический поиск по текстовым коллекциям
  • сравнение текстов по смыслу
  • ранжирование текстовых результатов

Ограничения

README не описывает поведение и качество результата после слияния и не подтверждает сохранение возможностей базовой модели для эмбеддингов. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не определены.

Для каких профессий подходит12

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

merged

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

dtype: bfloat16
merge_method: passthrough
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 6]
    model: Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct
- sources:
  - layer_range: [3, 9]
    model: Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct
- sources:
  - layer_range: [6, 12]
    model: Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct
- sources:
  - layer_range: [9, 15]
    model: Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct
- sources:
  - layer_range: [12, 18]
    model: Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct
- sources:
  - layer_range: [15, 21]
    model: Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct
- sources:
  - layer_range: [18, 24]
    model: Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct
- sources:
  - layer_range: [21, 27]
    model: Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct
- sources:
  - layer_range: [24, 28]
    model: Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct

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
8d5ad71

0 моделей