Uploaded model
- Developed by: braindao
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : braindao/iq-code-evmind-0.5b-instruct-v0.2411.4
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
- iq-code-evmind-0.5b-instruct-v0.2411.4
- Опубликована
- 23 дек 2024
Ссылки
iq-code-evmind-0.5b
Компактная дообученная модель Qwen2 для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.
39скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 дек 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.
Публичные оценки6
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,0242
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат0,1189
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель braindao/iq-code-evmind-0.5b — компактная языковая модель семейства Qwen2, разработанная braindao как дообучение braindao/iq-code-evmind-0.5b-instruct-v0.2411.4. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 494 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка сообщает об обучении с использованием Unsloth и TRL. README не описывает специализированную область применения или результаты оценки качества, поэтому её стоит рассматривать как компактную модель общего назначения, а качество ответов и вызова инструментов проверять на целевых задачах.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- диалоговый помощник
- продолжение текстового фрагмента
- вызов инструментов в диалоге
Ограничения
README не приводит результатов бенчмарков и не подтверждает качество вызова инструментов или специализацию для программирования. Модель компактная, поэтому её возможности могут уступать более крупным моделям.
Для каких профессий подходит8
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 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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- c34cdd0