Uploaded model
- Developed by: ehristoforu
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ehristoforu/Qwen2-1.5b-it-chat-sp-ru
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-it-chat-sp-ru
- Опубликована
- 15 авг 2024
Ссылки
Qwen2-1.5b-it-chat-sp-ru-bel
Диалоговая модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для генерации текстовых ответов, дообученная с ориентацией на русский и белорусский языки.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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
Qwen2-1.5b-it-chat-sp-ru-bel — диалоговая языковая модель, опубликованная ehristoforu и дообученная на базе ehristoforu/Qwen2-1.5b-it-chat-sp-ru. Это плотная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текстовых ответов в чате. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Название указывает на ориентацию на русский и белорусский языки, однако README и метаданные отдельно не подтверждают состав обучающих данных или качество по каждому языку. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в русскоязычном чате
- диалог на белорусском языке
- создание текстовых ответов на запросы пользователя
Ограничения
Размер модели 1,5 млрд параметров может ограничивать качество сложных рассуждений и широких знаний. Заявленная ориентация на русский и белорусский языки следует из названия; отдельные сведения о языковом покрытии и оценках качества в карточке отсутствуют.
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 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.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
- 8d3ed09