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
Библиотека: transformers
Опубликована: 4 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

model-4

Sakalti

Генерация текстаТекст → текст

Компактная модель Qwen2.5, полученная слиянием базовой и инструктивной версий, для генерации текста и диалогов.

29скачиваний за 30 дней1лайквеса 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Sakalti/model-4 — языковая модель, созданная слиянием моделей Qwen2.5 с помощью TIES и mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-1.5B, в слияние включена Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Модель относится к архитектуре Qwen2, имеет 1,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов.

Модель принимает текст и генерирует текст; каталог также отмечает интерфейс для вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Карточка не приводит результатов оценивания качества или подробностей о языковом охвате и ограничениях. Практическое качество ответов и работы с инструментами следует проверять на целевых задачах.

Сценарии применения

ведение диалога с пользователем
генерация текста по запросу
подготовка структурированных текстовых ответов
интеграция вызова инструментов в текстовый диалог

Ограничения

В карточке нет результатов оценивания качества и сведений о конкретных языках. Работу интерфейса вызова инструментов и качество на целевых задачах следует проверять отдельно.

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 TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-1.5B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-1.5B
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: c412850