/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2-1.5B-Instruct
Опубликована
25 июн 2024

qwen2-mini

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная компактная модель Qwen2 для диалога и генерации текста.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июн 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

Rookied/qwen2-mini — компактная диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 1,5 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В метаданных указан контекст до 32 768 токенов и формат весов safetensors.

Модель может отвечать на запросы и вести диалог, используя возможности базовой инструктивной модели. README сообщает значение loss 1,5767 на наборе оценки, но не раскрывает датасет, методику оценки или конкретные улучшения после дообучения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на текстовые запросы в чате
  • генерация и продолжение текста
  • создание прототипа диалогового помощника

Ограничения

Датасет дообучения и подробности оценки не раскрыты; значение loss само по себе не показывает качество в конкретных сценариях. README не описывает специальные возможности или ограничения модели.

Для каких профессий подходит5

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

qwen2-mini

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.5767

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 8e-06
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 4

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.61940.999935541.6113
1.74752.071091.5795
1.76352.9999106631.5768
1.80583.9994142161.5767

Framework versions

  • Transformers 4.41.2
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
0a00503

0 моделей