/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Math-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
21 сен 2024

Qwen2.5-7B-Matrix-v2

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с уклоном в программирование и математику.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 сен 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

bunnycore/Qwen2.5-7B-Matrix-v2 — это объединённая модель генерации текста на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, Qwen2.5-Math-7B-Instruct и huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated; последняя использована как базовая модель. Чекпойнт содержит 7,1 млрд параметров, построен для Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста, в том числе для задач программирования и математики, сочетая возможности включённых инструкционных моделей. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Языки, на которых модель рассчитана, и отдельные ограничения её качества не описаны. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • написание и исправление программного кода
  • объяснение фрагментов кода
  • решение математических задач
  • диалоговые ответы на инструкции
  • генерация текста с вызовом инструментов

Ограничения

Подтверждённая информация о качестве на отдельных задачах и поддерживаемых языках отсутствует. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит11

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 DARE TIES merge method using huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated 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: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
  - model: Qwen/Qwen2.5-Math-7B-Instruct
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
  - model: huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated
    parameters:
      weight: 0.8
      density: 0.8
merge_method: dare_ties
base_model: huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated
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
06787e5

0 моделей