Uploaded model
- Developed by: ehristoforu
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2-1.5b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2-1.5b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 12 авг 2024
Ссылки
Qwen2-1.5b-it-chat
Дообученная модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов на английском языке.
27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 авг 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.
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
Модель ehristoforu/Qwen2-1.5b-it-chat — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 1,5 млрд параметров. Она создана на базе unsloth/qwen2-1.5b-instruct-bnb-4bit; в карточке указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL.
Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка не описывает конкретные датасеты или результаты оценки качества, поэтому соответствие ответов требованиям пользователя следует проверять для целевого сценария.
Сценарии применения
- ведение текстового диалога на английском языке
- генерация продолжения текста по запросу
- создание черновиков и кратких текстовых ответов
Ограничения
Карточка не приводит результаты оценки качества и описание обучающих данных. Качество ответов для конкретных задач следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 7ce5859