Uploaded finetuned model
- Developed by: geraldot
- 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.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 12 сен 2026
Ссылки
qwen-alpaca-indonesia
Дообученная на базе Qwen2.5 Instruct модель для генерации текста и диалогов, ориентированная, судя по названию, на индонезийский язык.
168скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 сен 2026
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
Модель geraldot/qwen-alpaca-indonesia — дообученная geraldot языковая модель семейства Qwen2 на базе unsloth/qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; карточка указывает обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Название указывает на адаптацию для индонезийского языка, однако карточка не описывает обучающие данные, качество по языкам или конкретные сценарии Alpaca. Метаданные отмечают английский язык. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлены чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- создание текста по инструкции
- чат-бот на базе Qwen2
- ответы на вопросы на индонезийском языке
Ограничения
Карточка не приводит результаты оценки качества или сведения о датасетах; ориентация на индонезийский язык следует из названия модели, но отдельно не подтверждена описанием.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель
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
- 64ebb2d