トレーニングには15m 23sかかりました。 ライセンスはapache2.0です。
Uploaded model
- Developed by: Sakalti
- License: apache2.0
- Finetuned from model : Sakalti/Saba1.5-1.5B This qwen model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Saba1.5-1.5B
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 10 дек 2024
Ссылки
Saba1.5-Pro
Дообученная модель Qwen2 Sakalti для генерации текста и ведения диалогов.
40скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены12 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.
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
Saba1.5-Pro — языковая модель Sakalti для генерации текста и диалогов. Она создана дообучением Sakalti/Saba1.5-1.5B, модели семейства Qwen2, с использованием Unsloth и TRL; в метаданных указан датасет HuggingFaceH4/ultrachat_200k. Модель содержит 1,5 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors.
Модель предназначена для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев. Лицензия Apache 2.0. Карточка не приводит конкретных оценок качества или сведений о языковом покрытии; диалоговый датасет сам по себе не подтверждает поддержку определённых языков.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом чате
- создание текстовых продолжений по запросу
- разработка прототипа текстового ассистента
Ограничения
В README нет результатов оценки качества и описания языкового покрытия. Размер 1,5 млрд параметров может ограничивать возможности модели по сравнению с более крупными языковыми моделями.
Для каких профессий подходит6
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.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- fb8cb0b