Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 494 млн
Размер весов: 1,3 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-0.5B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 янв 2025

Ссылки

SJT-0.5B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Компактная модель Qwen2, полученная слиянием базовой и инструктивной версий Qwen2.5-0.5B для генерации текста и диалогов.

45скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,0521
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,3306
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,2718
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,3196
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,1891
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,2425
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/SJT-0.5B — компактная языковая модель для генерации текста, созданная слиянием моделей Qwen с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована предобученная Qwen/Qwen2.5-0.5B, объединённая с Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct. Модель имеет архитектуру Qwen2ForCausalLM и около 494 млн параметров.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Это компактная модель с возможностями инструктивной версии Qwen2.5, пригодная для прототипирования и задач генерации текста. README не приводит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по эксплуатации, поэтому фактическое качество в конкретных сценариях следует проверять отдельно.

Сценарии применения

генерация ответов в чат-боте
выполнение текстовых инструкций
продолжение и составление текстов
создание прототипа ассистента с вызовом инструментов

Ограничения

README не сообщает результаты бенчмарков или оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Модель компактная — около 494 млн параметров.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-0.5B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-0.5B
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

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: 0a53136