Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 14 млрд
Размер весов: 29,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-14B
Библиотека: transformers
Опубликована: 25 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Qwen2.5-Coder-14B_v11.25.24.0_CodeInstruct

JNolet

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая 14-миллиардная модель Qwen2 для генерации и помощи с кодом в диалоговом режиме.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 ноя 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

JNolet/Qwen2.5-Coder-14B_v11.25.24.0_CodeInstruct — объединённая модель на архитектуре Qwen2 для генерации кода и диалоговых инструкций. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-14B и включает Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct; в карточке указаны 14 млрд параметров и формат safetensors.

Модель предназначена для написания, анализа и исправления кода в диалоговом режиме. Она принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; интерфейс поддерживает чат и вызов инструментов. Контекст составляет 32 768 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация кода по текстовому описанию
объяснение фрагментов кода
поиск и исправление ошибок в коде
редактирование и дополнение кода
диалоговая помощь при решении задач программирования

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценок качества или ограничения по конкретным языкам программирования. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

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 TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-Coder-14B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-14B
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalise: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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: a2d72f4