Компактная модель Qwen2.5 с LoRA-дообучением на французских инструкциях для генерации текста и диалогов с проверяемым следованием инструкциям.
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
Martinbvt/qwen25-1.5b-ifeval-fr — компактная языковая модель Qwen2.5-1.5B-Instruct, дообученная разработчиком методом LoRA на 8 тысячах французских инструкций, проверенных официальными проверками IFEval. Модель использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат safetensors; в README указана точность float16. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на французском языке, включая диалоговые сценарии и структурированные ответы. Тестовый набор le-leadboard/IFEval-fr не использовался при обучении.
Модель содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для работы с ней подходят сценарии, где важны следование проверяемым инструкциям и компактный размер. Лицензия — Apache-2.0. Результаты на IFEval-fr в карточке не приведены; подтверждённое обучение на французских инструкциях не гарантирует одинакового качества для других языков и задач.
Карточка не приводит результатов оценки на IFEval-fr. Обучение было ориентировано на французские инструкции, поэтому качество для других языков и задач не подтверждено.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Qwen2.5-1.5B-Instruct fine-tuné (LoRA, Mac M1) sur 8k consignes vérifiées par les checkers officiels IFEval.
Architecture Qwen2ForCausalLM (model_type: qwen2), float16. Pas de trust_remote_code.
Le jeu de test le-leadboard/IFEval-fr n'a pas été utilisé à l'entraînement.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…