/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

QWEN-2-1.5B-Synthia-I

artificialguybr
Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Дообученная на инструкциях Synthia v1.5-I модель Qwen2-1.5B для генерации текста, выполнения запросов и разговорных приложений.

39скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 июл 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.

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

QWEN-2-1.5B-Synthia-I — языковая модель, дообученная artificialguybr на Qwen/Qwen2-1.5B с использованием набора Synthia v1.5-I, содержащего более 20,7 тыс. примеров следования инструкциям. Это плотная авторегрессионная модель класса Qwen2ForCausalLM с 1,5 млрд параметров; файлы доступны в форматах PyTorch и Safetensors, а для работы указан Transformers.

Модель предназначена для выполнения инструкций, генерации и продолжения текста, а также для разговорных приложений. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык; карточка отмечает многоязычные возможности базовой Qwen2, но не уточняет языковой охват дообученной версии.

Модель наследует возможности базовой Qwen2-1.5B и специально настроена на следование инструкциям. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценивания качества или более подробных ограничений.

Сценарии применения

  • выполнение текстовых инструкций
  • генерация и продолжение текста
  • создание разговорного помощника
  • обработка запросов с длинным контекстом

Ограничения

В карточке нет результатов бенчмарков или подробной оценки качества. Заявленные многоязычные возможности относятся к базовой Qwen2 и не уточняют языки, проверенные после дообучения.

Для каких профессий подходит10

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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

Qwen2-1.5B Fine-tuned on Synthia v1.5-I

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen2-1.5B on the Synthia v1.5-I dataset, which contains over 20.7k instruction-following examples.

Model Description

Qwen2-1.5B is part of the latest Qwen2 series of large language models. The base model brings significant improvements in:

  • Language understanding and generation
  • Structured data processing
  • Support for multiple languages
  • Long context handling

🌐 Website

You can find more of my models, projects, and information on my official website:

🚀 Prompt Hub

Need high-quality prompts for image models and LLMs? Explore findgoodprompt.com.

💖 Support My Work

If you find this model useful, please consider supporting my work. It helps me cover server costs and dedicate more time to new open-source projects.

Model Architecture

  • Type: Causal Language Model
  • Parameters: 1.5B
  • Training Framework: Transformers 4.45.0.dev0

Intended Uses & Limitations

This model is intended for:

  • Instruction following and task completion
  • Text generation and completion
  • Conversational AI applications

The model inherits the capabilities of the base Qwen2-1.5B model, while being specifically tuned for instruction following.

Training Procedure

Training Data

The model was fine-tuned on the Synthia v1.5-I dataset containing 20.7k instruction-following examples.

Training Hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • Learning rate: 1e-05
  • Train batch size: 5
  • Eval batch size: 5
  • Seed: 42
  • Gradient accumulation steps: 8
  • Total train batch size: 40
  • Optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • LR scheduler type: cosine
  • LR scheduler warmup steps: 100
  • Number of epochs: 3
  • Sequence length: 4096
  • Sample packing: enabled
  • Pad to sequence length: enabled

Framework Versions

  • Transformers 4.45.0.dev0
  • Pytorch 2.3.1+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.19.1

axolotl version: 0.4.1

Explore More

Discover more of my models, projects, and practical AI resources:

  • AI tools directory: JustGoodAI — a curated directory of useful AI tools.

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
a5cd3f3

0 моделей

    Создать бенчмарк