Uploaded model
- Developed by: KR-X-AI
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
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-bnb-4bit
- Опубликована
- 10 ноя 2024
Ссылки
krx-qwen2.5-7b-instruct-v2
Дообученная KR-X-AI модель Qwen2.5-7B-Instruct для генерации текста и диалоговых ответов.
25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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.
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
KR-X-AI выпустила дообученную языковую модель Qwen2.5-7B-Instruct для генерации текста и диалогов. Модель основана на unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL.
Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации ответов в чате; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Указан английский язык.
Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не сообщает специализированную область применения или результаты оценки качества.
Сценарии применения
- генерация ответов в чат-боте
- составление текстов по запросу
- ответы на вопросы на английском языке
- использование языковой модели с вызовом инструментов
Ограничения
В карточке не приведены результаты оценки качества и сведения о специализированных областях применения.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 6f6a8fc