/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
71,5 млрд
Размер весов
145 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
SteyrCannon-Qwen2.5-72b
Библиотека
transformers
Опубликована
16 ноя 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2306.01708

Matsutei-Qwen2.5-72b

KaraKaraWarehouse
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Qwen2.5 с 71,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов, в том числе с использованием лора из world book.

36скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 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.

  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.

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

Matsutei-Qwen2.5-72b — объединённая языковая модель, созданная KaraKaraWarehouse методом TIES с помощью mergekit. За основу взята EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.1; в объединение также вошли SteyrCannon-Qwen2.5-72b, Chronos-Platinum-72B и banana-2-b-72b. Модель построена на архитектуре Qwen2, имеет 71,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов.

Автор описывает её как вариант, призванный уменьшить путаницу при работе с лором из world book, который может передаваться в сообщениях чата. При этом отмечены и другие возможные особенности поведения, поэтому модель стоит проверять на конкретных сценариях. Поддерживается контекст до 131 072 токенов; файлы представлены в формате safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • диалоговое общение с языковой моделью
  • генерация связного текста
  • создание ответов с учётом лора из world book
  • длинные диалоги с большим контекстом

Ограничения

Автор отмечает возможные особенности поведения при работе с lore из world book и другие неописанные quirks; модель следует проверять на целевых сценариях. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиII.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 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Matsutei-Qwen2.5-72b

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

SteyrCannon had a weird vibe issue when it comes to world book lore info (When starting from afresh, it might get confused when world info is injected due to double chat messages). So I've been falling back to my EurobeatVARemix merge. This merge should address that inital issue but I think there's other quirks to this one.

Quants & Hosts

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: KaraKaraWitch/SteyrCannon-Qwen2.5-72b
    parameters:
      density: 0.25
      weight: 0.5
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.75
  - model: ZeusLabs/Chronos-Platinum-72B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: m8than/banana-2-b-72b
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.40
  

merge_method: ties
base_model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.1
parameters:
  normalize: true
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
74f9f3a

0 моделей

    Создать бенчмарк