Uploaded model
- Developed by: ehristoforu
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ehristoforu/Qwen2-1.5b-it-chat-sp-ru-bel-arm-ger
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Диалоговая модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для генерации текста, дообученная для многоязычного чата.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ehristoforu/Qwen2-1.5b-it-chat-sp-ru-bel-arm-ger-fin — диалоговая языковая модель, дообученная ehristoforu на базе ehristoforu/Qwen2-1.5b-it-chat-sp-ru-bel-arm-ger. Модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM содержит 1,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате чата; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.
В README указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и TRL. По названию базовой модели можно предположить поддержку испанского, русского, белорусского, армянского и немецкого языков; метаданные карточки отдельно подтверждают английский тег. Весы доступны в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.
Размер модели 1,5 млрд параметров ограничивает её возможности по сравнению с более крупными языковыми моделями; README не приводит оценок качества или подробностей обучающих данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…