/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Размер весов
16,8 ГБ
Архитектура
qwen2_audio · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
14 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

asa-temporal-alld-cycle-timestamp

Leng2beat
Генерация текстаТекст → текст

Диалоговая модель генерации текста на архитектуре Qwen2-Audio, заявленная как обученная с нуля.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 июн 2026

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

Leng2beat/asa-temporal-alld-cycle-timestamp — модель генерации текста на архитектуре Qwen2-Audio, реализованная классом Qwen2AudioTimeForConditionalGeneration. В README она описана как модель, обученная с нуля на неизвестном наборе данных; сведений о разработчике, назначении, языках, размере и контексте нет.

Метаданные указывают на диалоговую возможность и задачу text-generation, поэтому модель можно рассматривать для генерации текстовых ответов в разговорном формате. README не описывает обучение, оценивание или подходящие сценарии использования. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers; лицензия не указана в доступных данных.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов в диалоге
  • создание продолжений текста

Ограничения

README не раскрывает назначение, обучающие данные или результаты оценки модели. Языковая поддержка, размер, контекст и лицензия в доступных сведениях не описаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

dpo-temporal-armA-ts-sampled

This model was trained from scratch on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-06
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.48.3
  • Pytorch 2.6.0+cu118
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.21.4

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2AudioTimeForConditionalGeneration
Ревизия весов
3c470e4

0 моделей

    Создать бенчмарк