Uploaded model
- Developed by: SameedHussain
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2-1.5b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2-1.5b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 1 сен 2024
Ссылки
Qwen2-1.5B-Instruct-Flight-Multi-Turn
Дообученная на диалогах об авиаперелётах модель Qwen2 для многоходовых текстовых бесед на английском языке.
23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 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
SameedHussain/Qwen2-1.5B-Instruct-Flight-Multi-Turn — диалоговая модель для генерации текста, созданная SameedHussain дообучением Qwen2-1.5B-Instruct. Она предназначена для многоходовых разговоров по тематике авиаперелётов и может использоваться в чат-сценариях, связанных с этой областью.
Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM с 1,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык и обучение с использованием Unsloth и TRL; файлы представлены в формате PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о составе обучающих данных, поэтому надёжность ответов в конкретных сценариях авиаперелётов по этим материалам оценить нельзя.
Сценарии применения
- многоходовые беседы об авиаперелётах
- ответы на вопросы о перелётах в чате
- генерация диалоговых ответов по тематике авиапутешествий
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценки качества и подробностей обучающих данных; надёжность ответов по конкретным условиям перелётов не установлена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIV.7Отраслевые задачиЦепочки поставок, склады, логистика и международная торговляAI помогает планировать сеть поставок, склады, перевозки и международное движение товаров.42 задачи392модели
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 6ba737e