Японская инструкционная модель на базе Qwen2.5-7B для диалоговой генерации текста и ответов на текстовые запросы.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Matsu-7B — языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная Manual-Dataset-Creation-Project. Это версия Qwen2.5-7B, дообученная следовать инструкциям на наборах oasst2 и Malum-230; модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций на японском языке.
Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Доступны веса в формате safetensors для использования с Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Качество ответов зависит от тематики запроса и данных дообучения; README не приводит оценок качества или подробностей о покрытии задач. Для сценариев с повышенными требованиями к точности ответы следует проверять.
Карточка не приводит количественных оценок качества или подробной разбивки возможностей по темам. Ответы требуют проверки в задачах, где важна высокая точность.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Matsu-7B is a model that was instruction-tuned on the oasst2 and Malum-230, using Qwen2.5-7B as its base model.
| Variant | Link |
|---|---|
| Malum-230 | Manual-Dataset-Creation-Project/Malum-230 |
| Take-7B | Manual-Dataset-Creation-Project/Take-7B |
We would like to express our gratitude to VOLTMIND for providing the computational resources used to train this model.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…