/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
30,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Pathumma-llm-text-1.0.0
Библиотека
transformers
Опубликована
26 янв 2025

Qwen2.5-7B-Thai-Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая чат-модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалогов и выполнения инструкций на тайском языке.

32скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 фев 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

Sorawiz/Qwen2.5-7B-Thai-Instruct — чат-модель на основе Qwen2.5, созданная объединением нескольких тайскоязычных инструкционных моделей и адаптеров с помощью mergekit и метода Model Stock. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на тайском языке. Она может генерировать ответы на вопросы и участвовать в чат-сценариях; формат диалогов — ChatML. Доступны веса Safetensors, а также упомянуты статические квантованные версии GGUF в отдельном репозитории.

Карточка не сообщает результаты оценок качества или подробные ограничения. Модель выпущена 26 января 2025 года. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • диалоги на тайском языке
  • ответы на вопросы на тайском языке
  • выполнение пользовательских инструкций на тайском языке

Ограничения

В карточке нет опубликованных оценок качества или подробного описания ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

Chat Template

ChatML

<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{{ if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}{{ if .Prompt }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant
{{ .Response }}{{ if .Response }}<|im_end|>{{ end }}

GGUF

Thank you mradermacher for creating the GGUF versions of this model.

MERGE

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.8 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: openthaigpt/openthaigpt1.5-7b-instruct+ngxson/LoRA-Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v3
  - model: Tsunami-th/Tsunami-1.0-7B-Instruct+ngxson/LoRA-Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v3
  - model: nectec/Pathumma-llm-text-1.0.0+ngxson/LoRA-Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v3
  - model: scb10x/typhoon2-qwen2.5-7b-instruct+ngxson/LoRA-Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v3
merge_method: model_stock
base_model: jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.8
parameters:
  filter_wise: false
dtype: float32

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
353f80f

0 моделей