/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Размер весов
2,3 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
SJT-0.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
25 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

SJTPass-4

Sakalti
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Плотная языковая модель Sakalti на архитектуре Qwen2 для генерации текста и диалогов, созданная объединением слоёв SJT-0.5B.

416скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

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

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3898

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2601

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1083

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2964

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0023

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1913

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/SJTPass-4 — языковая модель, созданная разработчиком Sakalti с помощью mergekit: слои Sakalti/SJT-0.5B объединены методом passthrough. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогового общения.

Модель содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 32 768 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. Карточка не описывает языковую специализацию или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретного языка и сценария следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • диалоговое общение с пользователем
  • создание черновиков и коротких ответов

Ограничения

Языки и результаты оценки качества в карточке не описаны. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит4

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 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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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 passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
    - model: Sakalti/SJT-0.5B
      layer_range: [0, 12]
  - sources:
    - model: Sakalti/SJT-0.5B
      layer_range: [6, 18]
  - sources:
    - model: Sakalti/SJT-0.5B
      layer_range: [12, 24]
    - model: Sakalti/SJT-0.5B
      layer_range: [0, 12]
  - sources:
    - model: Sakalti/SJT-0.5B
      layer_range: [6, 18]
  - sources:
    - model: Sakalti/SJT-0.5B
      layer_range: [12, 24]
merge_method: passthrough
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
25903b4

0 моделей

    Создать бенчмарк