Uploaded model
- Developed by: homeb82784
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 3 дек 2024
Ссылки
qwen2.5-7b-instruct-cpt-v4.0
Дообученная модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 32 768 токенов.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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
Модель homeb82784/qwen2.5-7b-instruct-cpt-v4.0 — дообученная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная homeb82784 на основе unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
В карточке указано, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают специализацию дообучения, поэтому конкретные преимущества или качество в отдельных областях установить нельзя; заявленная поддержка языка — английский.
Сценарии применения
- генерация ответов в чат-боте
- ведение текстового диалога
- создание текста по запросу
- разработка англоязычного помощника
Ограничения
Карточка не описывает специализацию и результаты оценки модели, поэтому её качество для конкретных задач не подтверждено. Заявленный основной язык — английский.
Для каких профессий подходит8
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 015моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 394d98d