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
SI-Lab/StepCount-7B-SFT-1M — мультимодальная модель на архитектуре Qwen2.5-VL с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалога по изображениям и тексту. Это финальный чекпойнт продолженного supervised fine-tuning модели SI-Lab/StepCount-7b-SFT-1M-ckpt3450 на наборе данных SFT_StepCount_merged_7500_plus_11_50; обучение завершено на шаге 476. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы.
Метаданные указывают контекст длиной до 128 000 токенов и поддержку vision и chat. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в карточке модели и связанных лицензиях.
Сценарии применения
ответы на вопросы о содержимом изображения
описание объектов и сцен на изображениях
диалог с визуальным контекстом
анализ изображений по текстовому запросу
Ограничения
В README приведены метрики обучения, но нет результатов независимой оценки качества; лицензия указана как other, поэтому применимые условия нужно уточнить по карточке модели и лицензии базового чекпойнта.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
This model is the final checkpoint (checkpoint-476) from continued SFT of
SI-Lab/StepCount-7b-SFT-1M-ckpt3450
on the SFT_StepCount_merged_7500_plus_11_50 dataset.
Evaluation during training:
eval_loss: 0.7951585054397583
num_input_tokens_seen: 842742656
global_step: 476
Training setup:
distributed_type: multi-GPU
num_devices: 8
total_train_batch_size: 512
gradient_accumulation_steps: 8
learning_rate: 2.7e-6
lr_scheduler_type: cosine
training_steps: 476
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров