/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
QandoraExp-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
12 ноя 2024

QandoraExp-7B-Persona

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста и вызова инструментов.

41скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 янв 2025

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.

Публичные оценки6

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

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6247

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5558

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3146

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3104

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4372

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4407

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

QandoraExp-7B-Persona — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом passthrough из bunnycore/QandoraExp-7B и bunnycore/Qwen-2.1-7b-Persona-lora_model. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сценариев с вызовом инструментов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; эти оценки дают ориентир по отдельным тестам, но не гарантируют качество в конкретном приложении. Языки и специализированные предметные области в доступных данных не обозначены. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов в чат-боте
  • вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

Языки обучения и применения, а также лицензия в предоставленных данных не обозначены. Результаты нескольких тестов из карточки не позволяют судить о качестве во всех задачах и сценариях.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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 passthrough merge method using bunnycore/QandoraExp-7B + bunnycore/Qwen-2.1-7b-Persona-lora_model as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:



base_model: bunnycore/QandoraExp-7B+bunnycore/Qwen-2.1-7b-Persona-lora_model
dtype: bfloat16
merge_method: passthrough
models:
  - model: bunnycore/QandoraExp-7B+bunnycore/Qwen-2.1-7b-Persona-lora_model


Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.29.19
IFEval (0-Shot)62.47
BBH (3-Shot)36.83
MATH Lvl 5 (4-Shot)16.01
GPQA (0-shot)8.61
MuSR (0-shot)13.34
MMLU-PRO (5-shot)37.86

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
9d3dc2f

0 моделей