Uploaded model
- Developed by: ehristoforu
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-1.5b-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
- qwen2.5-1.5b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 22 дек 2024
Ссылки
ultraset-1.5b-instruct
Дообученная компактная модель Qwen2 для генерации текста и ведения диалогов на английском языке.
23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 дек 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
ehristoforu/ultraset-1.5b-instruct — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2 с 1,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена на базе unsloth/qwen2.5-1.5b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает состав обучающих данных, результаты оценки качества или конкретные ограничения применения.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в текстовом чате
- генерация продолжений текста
- создание диалогового помощника
- вызов инструментов через интерфейс модели
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества, состава обучающих данных или подробностей о специализации модели; возможности вызова инструментов отмечены как интерфейс, но конкретные инструменты не описаны.
Для каких профессий подходит5
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.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
- 1ef1c52