/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
532 млн
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 апр 2025

BQTrans-3-1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Компактная языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогового взаимодействия с поддержкой интерфейса вызова инструментов.

404скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 апр 2025

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

BQTrans-3-1 — языковая модель семейства Qwen2, опубликованная пользователем SKNahin. По README, модель обучена с нуля на неизвестном наборе данных; дополнительных сведений о разработчике и обучении нет. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Она построена на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит около 532,1 млн параметров и имеет контекст длиной до 131 072 токенов.

Модель доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. README не приводит результатов оценки, конкретных сценариев применения или ограничений качества; пригодность для практических задач следует проверять отдельно. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание черновиков текста
  • продолжение заданного текста

Ограничения

В README нет сведений о данных обучения, оценках качества и проверенных сценариях применения. Лицензия не приведена в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит6

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

BQTrans-3-1

This model was trained from scratch on an unknown dataset.

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: 5e-05
  • train_batch_size: 10
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 55
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 10
  • total_train_batch_size: 200
  • total_eval_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: constant
  • lr_scheduler_warmup_steps: 50
  • num_epochs: 10

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.51.2
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.5.0
  • Tokenizers 0.21.0

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
1024cc1

0 моделей