Uploaded finetuned model
- Developed by: blackkira12
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-0.5b-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 494 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-0.5b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 30 июл 2026
Ссылки
PGABL-Muhammad-Fadhil-Abdul-Baatsith-SFT
Дообученная разговорная модель Qwen2 для генерации текста в диалогах.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.
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.
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
PGABL-Muhammad-Fadhil-Abdul-Baatsith-SFT — дообученная разговорная языковая модель, загруженная разработчиком blackkira12 и основанная на unsloth/qwen2.5-0.5b-unsloth-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 494 млн параметров; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL из Hugging Face.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Она принимает текст и выдаёт текст, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет специализацию дообучения и не приводит результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных предметных задач по этим данным определить нельзя.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- создание диалогового помощника
- продолжение текста по текстовому запросу
Ограничения
README не описывает специализацию дообучения и не приводит оценок качества. Базовая модель компактная — около 494 млн параметров.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 300818c