Uploaded model
- Developed by: KR-X-AI
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : KR-X-AI/krx-qwen2.5-7b-instruct-v2-m
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
- krx-qwen2.5-7b-instruct-v2-m
- Опубликована
- 10 ноя 2024
Ссылки
krx-qwen2.5-7b-instruct-v2-m-e
Дообученная модель Qwen2.5 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с поддержкой вызова инструментов.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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/krx-qwen2.5-7b-instruct-v2-m-e — дообученная авторами KR-X-AI разговорная языковая модель семейства Qwen2.5. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; среди заявленных возможностей также есть интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов.
В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированных предметных областях или отдельных ограничениях качества в карточке нет.
Сценарии применения
- ведение диалогов и ответы на текстовые запросы
- генерация и продолжение текста
- создание чат-бота с интерфейсом вызова инструментов
Для каких профессий подходит15
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- II.2Создание и понимание программного кода
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.3Извлечение и структурирование данных
- I.1Поиск и навигация по информации
- I.12Рекомендации и персонализация
- I.6Перевод и языковая адаптация
- II.8Инженерия данных и аналитика
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
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
- 15b0fad