Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

CyberCore-Qwen-2.1-7B

bunnycore

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая методом TIES модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста.

46скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 ноя 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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,4445
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,3588
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,5572
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4145
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,5766
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3079
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CyberCore-Qwen-2.1-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, опубликованная bunnycore. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b и объединяет варианты cybertron-v4 и Persona. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов.

Модель работает с текстом, использует библиотеку Transformers и имеет заявленную длину контекста 131 072 токена. Веса доступны в формате safetensors. Карточка не приводит оценки качества или подробных ограничений; качество ответов и работа с инструментами могут зависеть от промпта и используемого способа запуска. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом помощнике
составление и продолжение текстов
развёртывание текстового чат-бота
подключение вызова инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

Предоставленные материалы не содержат оценок качества и подробных сведений об ограничениях. Языки и лицензия не подтверждены в доступных данных.

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS+bunnycore/Qwen-2.1-7b-Persona-lora_model
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS+bunnycore/Qwen-2.1-7b-Persona-lora_model
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5

merge_method: ties
base_model: rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float16

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: 98e69ba