/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,8 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
22 окт 2024

Qwen2.5-3B-RP-Mix

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая чат-модель Qwen2 с 3,1 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста.

41скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены24 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 оценки6

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

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4894

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4284

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5721

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2735

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3728

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2153

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория методом passthrough с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct и bunnycore/Qwen-2.5-3b-Rp-lora_model. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, а размер её контекста составляет 32 768 токенов.

Модель подходит для генерации ответов в чате, следования инструкциям и создания текста в сценариях, где полезна компактная Qwen-модель. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 23,15, IFEval — 57,21 и BBH — 28,31; эти оценки сами по себе не определяют качество в конкретном приложении. Веса представлены в формате safetensors, тип данных при слиянии — bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на запросы в чате
  • генерация текста по инструкциям
  • создание черновиков и продолжение текста
  • вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

В предоставленных данных не приведены отдельные сведения об ограничениях качества или безопасности. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит12

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 Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct + bunnycore/Qwen-2.5-3b-Rp-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: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct+bunnycore/Qwen-2.5-3b-Rp-lora_model
dtype: bfloat16
merge_method: passthrough
models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct+bunnycore/Qwen-2.5-3b-Rp-lora_model

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.23.15
IFEval (0-Shot)57.21
BBH (3-Shot)28.31
MATH Lvl 5 (4-Shot)7.40
GPQA (0-shot)3.13
MuSR (0-shot)12.56
MMLU-PRO (5-shot)30.31

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
3e3725c

0 моделей