/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
15 сен 2024

Qwen2-7B-Instruct-IFRS-Accountant-16B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель Qwen2 для разбора бухгалтерских задач по МСФО и подготовки решений для проводок двойной записи.

64скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены15 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

Это экспериментальная дообученная языковая модель dbands на архитектуре Qwen2, предназначенная для поддержки автоматизации агентов в бухгалтерской среде. Она рассчитана на разбор сложных бухгалтерских ситуаций и подготовку решений для проводок по системе двойной записи с учётом МСФО (IFRS). Модель принимает текстовые запросы и ведёт диалог; автор рекомендует формулировать запросы с контекстом «How must this be treated from accounting perspective: ». По заявлению автора, модель не обучалась на GAAP.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Автор характеризует модель как работу в процессе и предупреждает, что она экспериментальная и не готова к промышленному применению. Ответы могут быть технически неверными или отклоняться от инструкций; их следует проверять перед использованием при принятии решений.

Сценарии применения

  • разбор бухгалтерских ситуаций по МСФО
  • подготовка вариантов проводок в главную книгу
  • ответы на вопросы об учёте операций по системе двойной записи

Ограничения

Модель экспериментальная и не готова к производственному использованию; она не обучалась на GAAP. Ответы могут содержать технические ошибки или отклоняться от инструкций, поэтому их нужно проверять перед применением в решениях.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

The model is a work in progress it is inteneded to be used as a base model to enable the automation of agents that need to work in an accounting environment where work is provided in the form of complex problems and decisions need to be made for the purpose of posting into a GL given the double entry system as well as IFRS. I did not train this model up on GAAP, I might for a future use case do so.

This model is highly experimental and is most definately not to be considered production ready. I will throw more resources at this model as time goes by.

In my view it does pretty well.

When prompting the model add in the context of the model "How must this be treated from accounting perspective: "

I used a self curated chain of thought so it would be good to in the comments on the model indicate where the model might not be technically correct in its responses or where it went off script, same as "logging a ticket", I will look at the instances and enhance the training set so that the model becomes more accurate and usefull over time.

Please remember this model is part of an experiment and can not be considered production ready, use at your own risk if you decide to deploy in environment where output would be used to inform decisions.

Uploaded model

  • Developed by: dbands
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : dbands/Qwen2-7B-Instruct-IFRS-Accountant-16B

This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
7d525b9

0 моделей