Uploaded finetuned model
- Developed by: fathulhudoyo
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Дообученная 1,5-миллиардная языковая модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогового взаимодействия.
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
Модель fathulhudoyo/qwen25-1.5b-alpaca-id-sft разработана fathulhudoyo и представляет собой дообученную версию Qwen2.5-1.5B Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога на основе текстовых запросов. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов; в метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Описание не сообщает результаты оценки качества или ограничения применения модели.
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…