/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
852 млн
Размер весов
2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
SJT-0.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
24 янв 2025

SJTpass-1

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Компактная модель Qwen2 для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 32 768 токенов.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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.

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

SJTpass-1 — языковая модель Sakalti для генерации текста и диалогов. Это производная модель, созданная с помощью mergekit методом passthrough из Sakalti/SJT-0.5B; архитектура — плотная Qwen2 с классом Qwen2ForCausalLM, веса представлены в safetensors. Модель содержит 851,8 млн параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель подходит для генерации продолжений текста, чат-ботов и диалоговых сценариев. В метаданных также указана возможность интерфейса вызова инструментов. Языки, на которых модель рассчитана, в доступных сведениях не определены. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание чат-бота
  • ведение диалога с пользователем
  • подготовка текстовых черновиков

Ограничения

Языковая поддержка и качество на конкретных задачах не описаны в предоставленных сведениях.

Для каких профессий подходит5

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

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: [12, 24]
  - sources:
    - model: Sakalti/SJT-0.5B
      layer_range: [0, 12]
  - sources:
    - model: Sakalti/SJT-0.5B
      layer_range: [12, 24]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

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
662cd4d

0 моделей