/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B
Опубликована
2 мар 2026

MPropositioneur-V2-large

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Дообученная на базе Qwen3-4B модель для разложения сложного текста на простые атомарные утверждения, пригодные для RAG и извлечения информации.

263скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 мар 2026

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

MPropositioneur-V2-large — языковая модель на основе Qwen3-4B, дообученная дистилляцией для извлечения атомарных пропозиций. Разработана Люком Поммере в LISN (CNRS); содержит около 3,7 млрд параметров и использует архитектуру Qwen3 с плотной языковой моделью. Принимает текст и генерирует список простых, независимых утверждений, сохраняя смысл исходного предложения или фрагмента. Контекст модели — до 40 960 токенов.

Модель предназначена для подготовки данных для RAG, открытого извлечения информации (OpenIE), упрощения текста и анализа дискурса. По карточке она поддерживает французский и английский; метаданные также перечисляют немецкий, итальянский, испанский и португальский. Сравнительно с версией 0.6B, автор заявляет о более высокой точности передачи смысла и лучшей работе со сложными структурами предложений. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • разбиение предложений на независимые факты
  • подготовка атомарных утверждений для индексации в RAG
  • открытое извлечение информации из текста
  • упрощение сложных предложений
  • анализ структуры дискурса

Ограничения

Карточка подробно описывает поддержку французского и английского; заявленные в метаданных дополнительные языки отдельно в README не раскрыты. Заявления о повышенной точности по сравнению с версией 0.6B приведены автором и не сопровождаются результатами оценки.

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

MPropositioneur-V2-large

MPropositioneur-V2-large est un modèle de langage (basé sur Qwen3-4B) spécialisé dans l'extraction de propositions atomiques. Il a été entraîné par distillation pour décomposer des phrases ou des passages complexes en une liste de déclarations simples, atomiques et indépendantes.

Comparé à la version standard (0.6B), ce modèle "large" offre une meilleure fidélité sémantique et une meilleure capacité de raisonnement pour les structures de phrases complexes.

Développé par Luc Pommeret au LISN (CNRS).

Intention d'usage

Ce modèle vise à améliorer la qualité et la granularité des informations dans les tâches de :

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) : En indexant des propositions atomiques au lieu de gros paragraphes.
  • Extraction d'Information Ouverte (OpenIE).
  • Simplification de texte et analyse du discours.

Exemple d'utilisation (Python)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
import json

model_id = "Zual/MPropositioneur-V2-large"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

texte = "Le chat et le chien sont dans la cuisine."

prompt = f"<|im_start|>user\nAtomize: {texte}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=8192).to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048, do_sample=False)

generated_ids = outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:]
result = tokenizer.decode(generated_ids, skip_special_tokens=True).strip()

# La sortie est une liste JSON : ["p1", "p2", ...]
propositions = json.loads(result)
for p in propositions:
    print(f"• {p}")

Sortie attendue :

• Le chat est dans la cuisine.
• Le chien est dans la cuisine.

Détails techniques

  • Architecture de base : Qwen3-4B
  • Format de prompt : <|im_start|>user\nAtomize: {texte}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n
  • Format de sortie : liste JSON de chaînes ["p1", "p2", ...]
  • Objectif : Générer une liste d'assertions atomiques décontextualisées mais fidèles sémantiquement à la phrase d'origine.
  • Multilingue : Entraîné pour supporter plusieurs langues, notamment le français et l'anglais.

Auteur

Développé par Luc Pommeret au LISN (Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique), CNRS.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
810853a

0 моделей