Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 4,5 млрд
Размер весов: 8,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen1.5-4B-Chat
Библиотека: transformers
Опубликована: 14 мая 2024

Ссылки

OS-Test-Mark-GEN-I

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Текстовая чат-модель на основе слияния Qwen1.5 и StableLM для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

341скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мая 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

GenTrendGPT/OS-Test-Mark-GEN-I — текстовая чат-модель, созданная методом слияния mergekit из Qwen/Qwen1.5-4B-Chat и stabilityai/stablelm-2-1_6b. В репозитории указана архитектура Qwen2 с плотной авторегрессионной моделью Qwen2ForCausalLM; размер составляет 4,5 млрд параметров, веса представлены в safetensors, а для работы используется библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалога. Контекст составляет до 32 768 токенов.

Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные отмечают поддержку чата. В карточке описан passthrough-метод слияния, при котором выбраны слои обеих исходных моделей. Лицензия и конкретные ограничения применения в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

ведение текстового диалога с пользователем
генерация связных текстовых ответов
продолжение текста по заданному началу
ответы на вопросы в формате чата

Ограничения

Языки модели и лицензия не установлены по предоставленным данным; качество конкретных задач не охарактеризовано.

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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:

merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

slices:
  - sources:
    - model: Qwen/Qwen1.5-4B-Chat
      layer_range: [0, 30]
  - sources:
    - model: stabilityai/stablelm-2-1_6b
      layer_range: [0, 22]
merge_method: passthrough

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: feac584