/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
464 млн
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
9 мар 2024

tau-0.5B-instruct

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

tau-instruct-0.5B — компактная Qwen2-модель, дообученная следовать инструкциям и отвечать на вопросы, генерировать текст и помогать с математикой и кодом.

27скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены6 фев 2025

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.

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

tau-instruct-0.5B — языковая модель с инструкционной настройкой, созданная на базе tau-0.5B. В карточке указано, что для дообучения использовали около 16 000 примеров, сгенерированных GPT-4. По архитектуре это плотная Qwen2-модель примерно на 463,9 млн параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и контекст до 32 768 токенов. Метаданные указывают английский язык.

Модель предназначена для ответов на вопросы, продолжения и создания текста, решения математических задач, работы с кодом, рассуждений и общих знаний. Её можно использовать как основу для виртуальных помощников, учебных инструментов и исследовательских приложений. По README, настройка улучшила следование инструкциям относительно базовой модели, но качество может снижаться на сложных или неясных запросах; возможны унаследованные от базы и обучающих данных ограничения и предвзятость. Лицензия указана как other; README требует учитывать лицензию Qwen и сообщает, что права использования совпадают с правами базовой tau-0.5B.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и справочные запросы
  • создание и продолжение текста по инструкции
  • помощь с математическими задачами
  • объяснение и генерация кода
  • создание текстового виртуального помощника

Ограничения

README отмечает возможные ограничения и предвзятость, унаследованные от базовой модели и данных дообучения; результаты зависят от сложности и ясности инструкции. Оценка модели в карточке обозначена как предварительная.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tau-instruct-0.5B

Model Details

  • Model Name: tau-instruct-0.5B
  • Base Model: tau-0.5B
  • Model Size: 0.5B parameters
  • Model Type: Instruction-following Language Model
  • Training Data: About 16,000 entries generated by GPT-4.

Model Use

tau-instruct-0.5B is an instruction-following language model designed to follow user instructions and provide assistance across a wide range of tasks, including but not limited to:

  • Question answering
  • Text generation and completion
  • Mathematical problem solving
  • Code understanding, generation, and explanation
  • Reasoning and analysis
  • Trivia and general knowledge

The model's ability to follow instructions, combined with its knowledge in various domains, makes it suitable for applications such as virtual assistants, educational tools, and research aids.

Performance and Limitations

Preliminary evaluations indicate that tau-instruct-0.5B exhibits improved performance in following instructions compared to its base model, tau-0.5B. However, the model may still have limitations and biases inherited from its base model and the fine-tuning dataset.

Users should be aware that the model's performance may vary depending on the complexity and clarity of the provided instructions. It is essential to evaluate the model's outputs critically and provide feedback to support ongoing improvements.

Environmental Impact

The fine-tuning process for tau-instruct-0.5B required additional computational resources, contributing to the model's overall environmental impact. Efforts were made to optimize the fine-tuning process and minimize the carbon footprint.

Ethical Considerations

tau-instruct-0.5B has the potential to be used in a wide range of applications, some of which may have ethical implications. Users should ensure that the model is used responsibly and does not cause harm or discriminate against individuals or groups.

As with any AI system, it is crucial to consider the potential biases and limitations of the model when deploying it in real-world applications.

Usage Rights

Make sure to read Qwen's license before using this model. The fine-tuned model, tau-instruct-0.5B, is subject to the same usage rights as its base model, tau-0.5B.

Evaluation

Coming soon.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
93cf071

0 моделей