/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
7 ноя 2024

SineAgent-v0.4

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на примерах вызова функций модель Qwen 2.5 1.5B для диалоговой генерации текста и взаимодействия с инструментами.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

SineAgent-v0.4 — диалоговая модель на базе Qwen 2.5 1.5B Instruct, дообученная на наборах APIGen 60k и Hammer 7.5k, связанных с использованием функций. При обучении применялось маскирование названий и параметров функций, но не значений по умолчанию. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и сценариев, где нужно выбирать или вызывать инструменты через соответствующий интерфейс.

Модель использует архитектуру Qwen2 с плотной причинной языковой моделью, содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; метаданные отмечают возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • Вызов функций и инструментов в диалоге
  • Выбор подходящей функции по запросу пользователя
  • Заполнение параметров вызова функции
  • Создание диалогового ассистента с инструментами

Ограничения

Языки обучения и оценки, качество работы, ограничения применения и лицензия в карточке не описаны. Данные обучения ориентированы на вызов функций, поэтому качество для иных задач не установлено.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Qwen 2.5 1.5B Instruct fine tuned on APIGen 60k + Hammer 7.5k irrelavance datasets, with function masking on names and parameters (not on defaut values)

To reproduce this:

Go in the home/gaspard/exp_llmfc and make sbatch run.sh with a mpapping -v /home/gaspard/exp_llmfc/data04:/workspace/data04

If you want ro regenerate new data, you can do sbatch run_create_data.sh and map the newly generated data.

You can ajust the parameters of the trainnig in /home/gaspard/exp_llmfc/configs/config.json

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
d902776

0 моделей