Uploaded model
- Developed by: Toti Riccardo
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Qwen/Qwen2-1.5B on Seacom/rag-data an italian translated dataset.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,5 млрд
- Размер весов
- 5,7 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Опубликована
- 6 июн 2024
Ссылки
SeaQwen2-1.5B
Итальянская чат-модель на 1,5 млрд параметров для генерации текста, дообученная на переводном наборе данных SeacomSrl/rag-data.
2 899скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 июн 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
SeaQwen2-1.5B — чат-модель на базе архитектуры Qwen2, разработанная Toti Riccardo и дообученная на итальянском переводном наборе данных SeacomSrl/rag-data. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на итальянском языке, в том числе для сценариев, связанных с данными этого набора.
Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
- диалоговое взаимодействие на итальянском языке
- генерация итальянских текстов
- ответы на запросы по данным набора SeacomSrl/rag-data
Ограничения
Дообучение описано как выполненное на итальянском переводном наборе данных; качество для иных языков и предметных областей не подтверждено.
Для каких профессий подходит5
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 385моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 4b36ae0