Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Arch-Function-7B
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 окт 2024

Ссылки

Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v5-Exp

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста, задач программирования и математики, а также работы с вызовами инструментов.

29скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 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.

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 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

Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v5-Exp — объединённая языковая модель на базе архитектуры Qwen2, созданная сообществом с помощью mergekit и метода TIES. В объединение вошли huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2, Cran-May/T.E-8.1, Qwen/Qwen2.5-Coder-7B, Qwen/Qwen2.5-Math-7B, happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3 и katanemo/Arch-Function-7B.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Включение кодовой, математической и функционально ориентированных моделей предполагает применение для программирования, решения математических задач и диалогов с инструментами, однако README не приводит отдельных результатов оценки этих возможностей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

написание и исправление программного кода
решение математических задач в диалоге
ответы на вопросы и выполнение инструкций в чате
генерация текста с использованием интерфейса вызова инструментов

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов бенчмарков, поэтому качество на кодовых, математических и инструментальных задачах не подтверждено. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

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 huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 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: Cran-May/T.E-8.1
    parameters:
      density: 0.3
      weight: 0.3
  - model: huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.4
  - model: Qwen/Qwen2.5-Math-7B
    parameters:
      density: 0.2
      weight: 0.2
  - model: happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.4
  - model: katanemo/Arch-Function-7B
    parameters:
      density: 0.1
      weight: 0.1
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B
    parameters:
      density: 0.1
      weight: 0.1

merge_method: ties
base_model: huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2
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: da09190