Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 1,5 млрд
Размер весов: 3,6 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-1.5B-Instruct-QwQ
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Saba1-1.8B

Sakalti

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов с длинным контекстом.

33скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 дек 2024

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.

GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,2827
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,4147
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,2926
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,1541
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4239
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,3333
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Saba1-1.8B — объединённая Sakalti языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом TIES с помощью mergekit. В объединение вошли Sakalti/model-4 и micaebe/Qwen2.5-1.5B-Instruct-QwQ; размер модели по метаданным — 1,5 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 131 072 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Базовая QwQ-модель ориентирована на математические задачи и рассуждения, но README не описывает отдельные результаты или сценарии оценки именно Saba1-1.8B. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
создание и продолжение текстов
решение математических задач в формате диалога
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

README не приводит оценок качества или результатов тестирования именно этой объединённой модели. Языковая поддержка отдельно не перечислена.

Для каких профессий подходит7

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

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

概要

由来は鯖から。

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 Sakalti/model-4 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

micaebe/Qwen2.5-1.5B-Instruct-QwQ

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: micaebe/Qwen2.5-1.5B-Instruct-QwQ
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: Sakalti/model-4
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
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: cd7a39d