Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 494 млн
Размер весов: 1,3 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: ECE-Qwen0.5B-FT-V2
Библиотека: transformers
Опубликована: 14 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

ECE.EIFFEIL.ia-0.5B-SLERP

Youlln

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Компактная объединённая модель Qwen2 для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста.

39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 окт 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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
0,1903
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,2561
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,3306
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,3102
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,0597
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,2651
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Youlln/ECE.EIFFEIL.ia-0.5B-SLERP — компактная языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная автором репозитория объединением моделей через SLERP с помощью mergekit. В объединении участвовали Youlln/ECE-Qwen0.5B-FT-V2 и Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct; архитектура — плотная Qwen2, число параметров — около 494 млн. Модель рассчитана на текстовый ввод и выдачу текста, поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Её можно использовать для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит сведений о целевых языках или оценках качества.

Сценарии применения

ведение текстового диалога
генерация ответов на инструкции
создание и продолжение текста
подключение модели к приложению с вызовом инструментов

Ограничения

Целевые языки и качество модели в README не описаны. Компактный размер модели может ограничивать сложность решаемых задач.

Для каких профессий подходит8

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merged_model

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: Youlln/ECE-Qwen0.5B-FT-V2
        layer_range: [0, 24]
      - model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
        layer_range: [0, 24]
merge_method: slerp
base_model: Youlln/ECE-Qwen0.5B-FT-V2
parameters:
  t:
    - value: 0.7  # Ajuste pour prioriser ton modèle
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: e376ce4