/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
30,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit
Опубликована
6 дек 2024

RevThink-Sejong-Qwen-Instruct-v1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на финансовом датасете корейского языка модель Qwen2 для генерации текста и диалоговых ответов.

27скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены16 дек 2025

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 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

SejongKRX/RevThink-Sejong-Qwen-Instruct-v1 — дообученная SejongKRX модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогов. Она создана на базе unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для текстовых запросов и ответов в разговорном формате. В метаданных указан датасет RevThink-financial-mmlu-ko, что указывает на финансовые вопросы на корейском языке как область обучения, однако карточка не описывает конкретные результаты или гарантированные финансовые возможности модели.

Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Основные ограничения: описание не приводит оценок качества, подробностей обучения или проверок ответов; финансовые выводы модели требуют независимой проверки.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по финансовым задачам на корейском языке
  • диалоговое объяснение финансовых понятий
  • генерация текстовых ответов на финансовые вопросы
  • эксперименты с дообучением Qwen2 для финансового домена

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества, поэтому точность финансовых ответов не подтверждена. Ответы по финансовым вопросам следует проверять.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

학습 코드: Open In Colab

Uploaded model

  • Developed by: SejongKRX
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit

This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
ed621e5

0 моделей