/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2-1.5B
Опубликована
2 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

WitchLM-1.5B

arcee-ai
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

WitchLM-1.5B — дообученная на базе Qwen2 компактная языковая модель для генерации текста и диалогов.

97скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены18 сен 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

WitchLM-1.5B — языковая модель, разработанная arcee-ai и дообученная на базе Qwen/Qwen2-1.5B. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена.

Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в чат-сценариях. В карточке приведены результаты оценок на нескольких бенчмарках, включая IFEval, GPQA и MMLU-Pro, но подробности методики и обучающих данных не описаны. Доступны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чате
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и коротких текстов

Ограничения

Карточка не сообщает, на каких языках модель обучалась и каковы её ограничения по фактической точности. Опубликованные оценки бенчмарков не сопровождаются описанием методики.

Для каких профессий подходит6

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model description

WitchLM is cool!

Benchmarks

image/png

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 50
  • num_epochs: 5

Framework versions

  • Transformers 4.44.0
  • Pytorch 2.3.1+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
1b7b514

0 моделей

    Создать бенчмарк