/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
StockQwen-2.5-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
8 ноя 2024

Q2.5-Partron-7B

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Слитая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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.

  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.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4283

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5418

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7321

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4165

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2978

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4826

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

djuna/Q2.5-Partron-7B — слитая с помощью mergekit языковая модель семейства Qwen2.5, созданная методом della. В качестве основы использована djuna/Q2.5-Fuppavy-7B; в объединение также вошли Locutusque/StockQwen-2.5-7B, fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS и happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Доступна в формате safetensors для Transformers. README приводит результаты оценки на IFEval и BBH, но не описывает специализацию по языкам или прикладным областям.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку модель объединяет несколько чекпойнтов, перед использованием следует сверить условия лицензирования каждого исходного репозитория. README отмечает, что это слияние предварительно обученных языковых моделей.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание и продолжение текстов
  • разработка чат-ботов на базе Qwen2.5

Ограничения

README не описывает языковую специализацию или ограничения применения. Условия лицензирования нужно сверить для всех исходных моделей, вошедших в слияние.

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 della merge method using djuna/Q2.5-Fuppavy-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: Locutusque/StockQwen-2.5-7B
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
  - model: happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 1
  - model: fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS
    parameters:
      weight: 1
      density: 0.8
merge_method: della
base_model: djuna/Q2.5-Fuppavy-7B
parameters:
  epsilon: 0.04
  lambda: 1.05
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.27.08
IFEval (0-Shot)73.21
BBH (3-Shot)35.26
MATH Lvl 5 (4-Shot)0.08
GPQA (0-shot)6.38
MuSR (0-shot)11.07
MMLU-PRO (5-shot)36.47

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
f2f93fa

0 моделей