Японская диалоговая модель Qwen2.5-7B, дообученная следовать инструкциям и генерировать ответы.
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
Take-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная Manual-Dataset-Creation-Project. Это плотная модель семейства Qwen2, построенная на Qwen/Qwen2.5-7B и дообученная следовать инструкциям на наборе oasst2; в метаданных указан японский язык и датасет llm-jp/oasst2-33k-ja.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы на японском языке. Она работает через Transformers, поддерживает контекст до 131 072 токенов и имеет интерфейс для вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов, покрытие тем и точность работы с инструментами в карточке не оценены; как и другие языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы.
Карточка не приводит оценок качества и подробностей о точности вызова инструментов. Ответы модели могут содержать фактические ошибки.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Take-7B is a model that was instruction-tuned on the oasst2, using Qwen2.5-7B as its base model.
| Variant | Link |
|---|---|
| Malum-230 | Manual-Dataset-Creation-Project/Malum-230 |
| Matsu-7B | Manual-Dataset-Creation-Project/Matsu-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…