/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июн 2024

calme-2.8-qwen2-7b

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Дообученная на Qwen2-7B чат-модель для диалоговой генерации текста с шаблоном ChatML и контекстом до 131 072 токенов.

49скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены25 июл 2024

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

MaziyarPanahi/calme-2.8-qwen2-7b — дообученная Maziyar Panahi чат-модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и улучшения ответов базовой Qwen2-7B; в карточке приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках. Модель использует шаблон запросов ChatML, работает с текстом и рассчитана на контекст до 131 072 токенов.

Модель подходит для создания чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на английском языке. В качестве данных для дообучения указаны HelpSteer2, OpenHermes-2.5, Orca Math Word Problems и SlimOrca. Доступны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Результаты бенчмарков не гарантируют качество в конкретном применении.

Сценарии применения

  • создание чат-бота на английском языке
  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация и продолжение текста
  • решение математических текстовых задач
  • оценка ответов на бенчмарках языковых моделей

Ограничения

Карточка приводит результаты лишь по части бенчмарков; они не подтверждают качество для всех сценариев. Язык карточки — английский, поэтому поддержка других языков здесь не заявлена.

Для каких профессий подходит8

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

MaziyarPanahi/calme-2.8-qwen2-7b

This is a fine-tuned version of the Qwen/Qwen2-7B model. It aims to improve the base model across all benchmarks.

⚡ Quantized GGUF

All GGUF models are available here: MaziyarPanahi/calme-2.8-qwen2-7b-GGUF

🏆 Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.19.22
IFEval (0-Shot)27.75
BBH (3-Shot)25.53
MATH Lvl 5 (4-Shot)15.63
GPQA (0-shot)5.82
MuSR (0-shot)12.06
MMLU-PRO (5-shot)28.51

Prompt Template

This model uses ChatML prompt template:

<|im_start|>system
{System}
<|im_end|>
<|im_start|>user
{User}
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{Assistant}

How to use


# Use a pipeline as a high-level helper

from transformers import pipeline

messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe = pipeline("text-generation", model="MaziyarPanahi/calme-2.8-qwen2-7b")
pipe(messages)


# Load model directly

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-2.8-qwen2-7b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-2.8-qwen2-7b")

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
2c81c1c

0 моделей