Uploaded model
- Developed by: Kaballas
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Kaballas/T21Model
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- T21Model
- Опубликована
- 6 ноя 2024
Ссылки
T35Model
Дообученная на базе Kaballas/T21Model модель Qwen2 для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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
Kaballas/T35Model — дообученная Kaballas модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, созданная на основе Kaballas/T21Model. Модель предназначена для генерации текста; в метаданных указан контекст до 131 072 токенов.
Разработчик сообщает, что модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. В метаданных указана поддержка английского языка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация связного текста
- продолжение текста по заданному началу
- ответы на текстовые запросы
- работа с длинным контекстом
Ограничения
В карточке не приведены результаты оценок качества или подробности специализации дообучения.
Для каких профессий подходит9
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 341модельII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель
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
- efe65c4