/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
T.E-8.1
Библиотека
transformers
Опубликована
16 окт 2024

QevaCoT-7B-Stock

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с поддержкой длинного контекста.

31скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены16 окт 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.

  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 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

QevaCoT-7B-Stock — объединённая языковая модель на базе семейства Qwen2.5, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В слияние вошли Qwen2.5-7B и несколько моделей на его основе, включая инструктивные и ориентированные на рассуждения варианты. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и работает через библиотеку Transformers; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы и задачи, где полезны пошаговые рассуждения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация и продолжение текста
  • пошаговое решение задач с рассуждениями

Ограничения

В предоставленных данных нет сведений о лицензии и результатах оценки качества; слияние нескольких моделей может приводить к непредсказуемому поведению на отдельных задачах.

Для каких профессий подходит15

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 Model Stock merge method using Qwen/Qwen2.5-7B 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: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1
    parameters:
      weight: 1
      density: 1

  - model: huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
      
  - model: bunnycore/Qwen2.5-7B-HyperMix
    parameters:
      weight: 0.8
      density: 0.8

  - model: c10x/CoT-2.5
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5

  - model: Cran-May/T.E-8.1
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
      
  - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.3

merge_method: model_stock
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B
parameters:
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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
b3c6f9b

0 моделей