Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 14 млрд
Размер весов: 59,1 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-14B-Instruct
Опубликована: 24 ноя 2024

Ссылки

RQwen-v0.1

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Диалоговая модель на базе Qwen2.5-14B-Instruct для генерации текста и выполнения инструкций на русском и английском языках.

36скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,7625
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4139
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3255
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,6446
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,5202
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,4645
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

RQwen-v0.1 — диалоговая языковая модель, разработанная ehristoforu и дообученная методом SFT на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct с использованием Unsloth и Transformers. Она предназначена для генерации текста и общения в формате ChatML на английском и русском языках.

Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, 14 млрд параметров и контекстное окно длиной 32 768 токенов. В карточке отмечены reflection tuning, работа с логикой и длинным контекстом, а метаданные указывают поддержку следования инструкциям и интерфейса вызова инструментов. Для модели заявлена лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоге на русском языке
ответы на вопросы в диалоге на английском языке
генерация и продолжение текста по инструкции
рассуждения над задачами на логику
подготовка структурированных ответов и вызовов инструментов

Ограничения

В README приведены результаты Open LLM Leaderboard для отдельных тестов, но они не гарантируют качество на других задачах. Поддержка вызова инструментов указана как интерфейсная возможность и сама по себе не обеспечивает подключение инструментов.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RQwen v0.1

Short info

Developed by: ehristoforu
Base model: Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
Type model: Qwen2 Instruct (ChatML)
Languages: English, Russian
Features: reflection tuning, logic and deep work with context
Trained with: Unsloth (Transformers SFT)
License: Apache-2.0

GGUF format: coming soon...

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Avg.	32.48
IFEval (0-Shot)	76.25
BBH (3-Shot)	48.49
MATH Lvl 5 (4-Shot)	2.95
GPQA (0-shot)	10.07
MuSR (0-shot)	10.44
MMLU-PRO (5-shot)	46.69

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: 9258282