Uploaded model
- Developed by: SvalTek
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : SvalTek/Qwen2.5-ColdBrew
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 30,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-CyberMix-7B
- Опубликована
- 11 дек 2024
Ссылки
Qwen2.5-ColdBrew
Дообученная 7,1-миллиардная модель Qwen2 для генерации английского текста, диалогов и творческих ролевых сценариев.
37скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены28 янв 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.
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
SvalTek/Qwen2.5-ColdBrew — дообученная SvalTek модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогового взаимодействия. В основе лежит Theros/Qwen2.5-CyberMix-7B; модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Для обучения использовались Unsloth и Hugging Face TRL.
Модель подходит для генерации продолжений, диалогов и творческих текстов, включая ролевые сценарии. Карточка указывает английский язык, а максимальный контекст составляет 131 072 токена. Весовые файлы доступны в форматах PyTorch и Safetensors.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает её как дообученную модель, однако указанная там ссылка на исходную модель совпадает с идентификатором самой модели; базовая модель определена по метаданным каталога.
Сценарии применения
- генерация творческих текстов на английском языке
- ведение ролевых диалогов с персонажами
- создание продолжения художественного текста
- генерация диалоговых ответов
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки качества и подробных ограничений применения. Указанный в README исходный идентификатор совпадает с идентификатором этой модели, поэтому происхождение уточняется по метаданным каталога.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- 6a06a45