Uploaded model
- Developed by: Ramikan-BR
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2-0.5b-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 494 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2-0.5b-bnb-4bit
- Опубликована
- 3 авг 2024
Ссылки
Qwen2-0.5B-v22
Генерация текстаТекст → текст
Производная модели Ramikan-BR/Qwen2-0.5B-v20. Дообученная компактная модель Qwen2 для генерации текста и диалоговых сценариев.
107скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 авг 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Карточка модели Ramikan-BR/Qwen2-0.5B-v22 на Hugging Face совпадает с карточкой Ramikan-BR/Qwen2-0.5B-v20, поэтому описание составлено по ней.
Ramikan-BR/Qwen2-0.5B-v20 — дообученная языковая модель семейства Qwen2, опубликованная Ramikan-BR. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель содержит 494 млн параметров, построена на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131072 токенов.
Модель дообучена на базе unsloth/qwen2-0.5b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; карточка сообщает об ускоренном обучении. Репозиторий содержит веса PyTorch. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает конкретную предметную специализацию или подробные результаты оценки качества.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание коротких текстов по запросу
- продолжение заданного текста
Ограничения
Карточка не приводит результатов бенчмарков и не уточняет качество модели для отдельных задач. Английский язык указан в тегах; сведения о поддержке других языков не подтверждены.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- b9bc3b2