/ Модель

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
10 окт 2024

qwen2.5-0.5b-instruct-hx

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель Qwen2.5 для генерации текста и ведения диалога на английском языке.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 окт 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

Модель Hasaranga85/qwen2.5-0.5b-instruct-hx — дообученная Ручирой Хасарангой на наборе Hasaranga85/test-data языковая модель семейства Qwen2.5. В основе лежит unsloth/qwen2.5-0.5b-instruct-bnb-4bit; архитектура — плотная авторегрессионная Qwen2ForCausalLM с 494 млн параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов.

Обучение выполнялось в Google Colab с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Поддерживается английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию обучающих данных или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных предметных задач не подтверждена.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых ответов на английском
  • создание простого разговорного интерфейса
  • эксперименты с дообучением моделей Qwen2.5
  • прототипирование приложений с генерацией текста

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества и подробностей о наборе для дообучения, поэтому качество и специализацию модели трудно оценить. Поддержка языков, кроме английского, не заявлена.

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

Fine tuned on Google Colab using Hasaranga85/test-data dataset.

  • Developed by: Ruchira Hasaranga
  • 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.

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
1b1af64

0 моделей