Uploaded model
- Developed by: Sakalti
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Sakalti/qwen2.5-2.3B
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 2,3 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-2.3B
- Опубликована
- 21 янв 2025
Ссылки
SJT-2.3B
SJT-2.3B — дообученная Sakalti компактная модель Qwen2 для генерации текста и диалогов.
19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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
SJT-2.3B — языковая модель Sakalti, дообученная на базе Sakalti/qwen2.5-2.3B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 2,3 млрд параметров для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель принимает текст и генерирует текст. Её родной контекст составляет 131 072 токена, а в карточке указан английский язык. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. README не уточняет данные обучения и специализированные области применения, поэтому назначение модели следует считать общим.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- написание и продолжение текста на английском языке
- создание чат-бота с интерфейсом вызова инструментов
Ограничения
В карточке не описаны обучающие данные и оценки качества, поэтому возможности модели для конкретных задач не подтверждены. Интерфейс вызова инструментов отмечен в метаданных, но его формат и ограничения не описаны.
Для каких профессий подходит7
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- d61269c