/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen1.5-1.8B
Опубликована
6 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

Sunsimiao-1.8B

Tsumugii
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель на основе Qwen1.5-1.8B для генерации текста и ответов на запросы, дообученная в том числе на медицинских данных.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 апр 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Tsumugii/Sunsimiao-1.8B — диалоговая языковая модель, дообученная на основе Qwen/Qwen1.5-1.8B. Она предназначена для генерации текста и ответов на запросы в формате чата. Для обучения использованы наборы CMB_answer_merge, belle_0.5M_random_305800 и HuatuoGPT2_sft_instruct_GPT4; по названиям наборов можно предположить медицинскую направленность части обучающих данных, но карточка не описывает конкретные сценарии или качество модели.

Модель содержит около 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 с плотной причинно-языковой моделью и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах репозитория.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чат-боте
  • ответы на вопросы по медицинской тематике
  • создание диалоговых ответов на инструкции
  • продолжение текста по запросу

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества, подробные ограничения или рекомендации по безопасному применению; медицинские ответы требуют проверки специалистом. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием нужно проверить её условия.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

train_2024-04-06-21-30-00

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen1.5-1.8B on the CMB_answer_merge, the belle_0.5M_random_305800 and the HuatuoGPT2_sft_instruct_GPT4 datasets.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 6e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 20
  • num_epochs: 3.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.39.1
  • Pytorch 2.2.0+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
07077da

0 моделей

    Создать бенчмарк