Built With Qwen language:
- en
Uploaded model
- Developed by: Sakalti
- License: qwen-research
- Finetuned from model : qingy2024/Qwarkstar-4B
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 4,5 млрд
- Размер весов
- 8,9 ГБ
- Лицензия
- Своя лицензия
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwarkstar-4B
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 14 янв 2025
Ссылки
Anemoi-4B
Дообученная на базе Qwarkstar-4B модель Qwen2 для генерации текста и диалогового взаимодействия.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 янв 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.
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
Anemoi-4B — плотная языковая модель семейства Qwen2, разработанная Sakalti и дообученная на базе qingy2024/Qwarkstar-4B. Модель содержит 4,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях; заявлен интерфейс вызова инструментов.
Модель рассчитана на контекст до 131 072 токенов и поддерживает английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors. Для обучения использовались Unsloth и Hugging Face TRL.
Лицензия указана как qwen-research. README не описывает конкретные обучающие данные, результаты оценки качества или ограничения применения, поэтому возможности модели за пределами генерации текста и диалогового использования по этим сведениям оценить нельзя.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- поддержание диалога на английском языке
- создание текстовых продолжений
- вызов инструментов через диалоговый интерфейс
Ограничения
README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений модели; возможность вызова инструментов обозначает интерфейс, но не подтверждает совместимость с конкретными инструментами.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 6ad0617