/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
2,7 млрд
Размер весов
5,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Saba1.5-Pro
Библиотека
transformers
Опубликована
15 дек 2024

Saba1.5-Pro-3B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2 для генерации текста и сценариев с вызовом инструментов.

520скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 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.

  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 оценки6

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

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4405

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2386

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0272

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1958

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3623

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2685

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/Saba1.5-Pro-3B — языковая модель автора Sakalti, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе Sakalti/Saba1.5-Pro. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 с классом Qwen2ForCausalLM и содержит 2,7 млрд параметров. Родной размер контекста — 131 072 токена.

Модель принимает текст и выдаёт текст. В репозитории используются веса Safetensors, для работы указана библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых языках и специальных областях применения в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация текстовых ответов
  • создание черновиков и продолжение текста
  • обработка длинных текстовых контекстов
  • вызов инструментов в диалоговом интерфейсе

Ограничения

В предоставленных данных не приведены оценки качества и конкретные языки модели. Указанный интерфейс вызова инструментов не гарантирует совместимость со всеми форматами или системами инструментов.

Для каких профессий подходит7

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:





merge_method: passthrough
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 2]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [1, 3]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [2, 4]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [3, 5]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [4, 6]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [5, 7]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [6, 8]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [7, 9]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [8, 10]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [9, 11]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [10, 12]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [11, 13]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [12, 14]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [13, 15]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [14, 16]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [16, 18]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [17, 19]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [18, 20]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [19, 21]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [20, 22]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [21, 23]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [22, 24]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [23, 25]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [24, 26]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [25, 27]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
- sources:
  - layer_range: [26, 28]
    model: Sakalti/Saba1.5-Pro
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
f656fff

0 моделей