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: 4 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Qwen2.5-7B-CyberRombos

bunnycore

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Слияние трёх моделей на базе Qwen2.5-7B для генерации текста и диалогового взаимодействия.

38скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 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.

MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4125
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,7518
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3045
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,4391
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,4962
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,5465
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

bunnycore/Qwen2.5-7B-CyberRombos — языковая модель, созданная слиянием методом TIES моделей rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b и fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS на базе Qwen/Qwen2.5-7B. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров; для запуска используется библиотека Transformers, веса представлены в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для подготовки ответов и ведения беседы с пользователем; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста составляет 131072 токена. Данные о конкретных языковых специализациях и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоге
подготовка текстовых черновиков
ведение беседы с чат-ботом
генерация текста с использованием интерфейса вызова инструментов

Ограничения

Предоставленные источники не содержат результатов оценивания качества или сведений о языках, на которых модель лучше всего работает. Лицензия в этих источниках не указана.

Для каких профессий подходит7

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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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 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: rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5

merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B
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: dfd4d30