/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
meno-tiny-0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
20 фев 2025

ECE_Poirot

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Слитая языковая модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста.

33скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены20 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2883

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0914

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2978

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4262

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3107

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4026

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ECE_Poirot — языковая модель, созданная студентами инженерной школы ECE Youri LALAIN и Lilian RAGE при участии лаборатории ECE iLab и под руководством специалистов ECE и Exaion. Модель получена слиянием bond005/meno-tiny-0.1 и Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct методом SLERP с настройкой весов для слоёв self-attention и MLP.

Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Контекстное окно — 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога
  • генерация ответов на запросы
  • подготовка структурированных текстовых ответов
  • эксперименты со слиянием небольших языковых моделей

Ограничения

README не приводит оценки качества или результаты бенчмарков, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SpaceYL/ECE_Poirot

First model merged on the ECE intelligence Lab proprietary GPUs

This model has been produced by:

  • LALAIN Youri, engineering student at French Engineering School ECE
  • RAGE LILIAN, engineering student at French Engineering School ECE

Under the supervision of:

  • Andre-Louis Rochet, Lecturer at ECE, Co-founder at TW3 Partners
  • Paul Lemaistre, Lecturer at ECE, CTO at TW3 Partners
  • Mohammed Mounir, Solution Architect at Exaion
  • Hervé Chibois, Infrastructure Expert at Exaion
  • Des Bontés Sonafouo, Chef de projet IT at Omnes

With the contribution of:

  • ECE engineering school as sponsor and financial contributor
  • François STEPHAN as director of ECE
  • Gérard REUS as acting director of iLAB

Supervisory structure

The iLab (intelligence Lab) is a structure created by the ECE and dedicated to artificial intelligence

About ECE

ECE, a multi-program, multi-campus, and multi-sector engineering school specializing in digital engineering, trains engineers and technology experts for the 21st century, capable of meeting the challenges of the dual digital and sustainable development revolutions.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: bond005/meno-tiny-0.1
        layer_range: [0, 28]  
      - model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
        layer_range: [0, 28]  
merge_method: slerp
base_model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.75, 0.5, 0.25, 0]
    - value: 0.5
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
601fc73

0 моделей