/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
3,6 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-1.5B-Matrix
Библиотека
transformers
Опубликована
23 дек 2024

R4L-v0.1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Компактная объединённая модель Qwen2 для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 32 768 токенов.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 дек 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

Ourse/R4L-v0.1 — компактная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная слиянием двух моделей методом SLERP с помощью mergekit: bunnycore/Qwen2.5-1.5B-Matrix и unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая структурированные ответы и взаимодействие через интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельную специализацию или набор языков, поэтому она подходит как компактная модель общего назначения на базе Qwen2.5.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения по конкретным задачам не охарактеризованы; результаты следует проверять для целевого применения.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом помощнике
  • составление и продолжение текстов
  • подготовка структурированных текстовых ответов
  • обработка длинных текстовых запросов
  • взаимодействие с инструментами через интерфейс вызова функций

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества или ограничения по конкретным задачам. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит9

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct
        layer_range: [0, 28]
      - model: bunnycore/Qwen2.5-1.5B-Matrix
        layer_range: [0, 28]
merge_method: slerp
base_model: bunnycore/Qwen2.5-1.5B-Matrix
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

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
fd0ca7e

0 моделей