/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
16,4 млрд
Размер весов
34,3 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
QwQ-32B-Preview
Библиотека
transformers
Опубликована
30 ноя 2024

QWQCoder

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

QWQCoder — объединённая на основе SLERP модель Qwen для диалоговой генерации текста и помощи с кодом.

18скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены30 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

QWQCoder — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit из Qwen/QwQ-32B-Preview и Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Для слияния использован метод SLERP; модель построена на архитектуре Qwen2 с плотной причинной языковой моделью и содержит 16,4 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для задач программирования, которые поддерживает компонент Qwen2.5-Coder-Instruct. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers.

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению, поэтому способности и надёжность именно этого слияния в конкретных сценариях не подтверждены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация и дополнение кода
  • объяснение фрагментов кода
  • поиск и исправление ошибок в коде
  • диалоговые ответы на текстовые запросы

Ограничения

В карточке нет результатов оценки качества или описания проверенных сценариев, поэтому качество объединённой модели для конкретных задач не установлено. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - model: Qwen/QwQ-32B-Preview
    layer_range:
    - 0
    - 32
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
    layer_range:
    - 0
    - 32
merge_method: slerp
base_model: Qwen/QwQ-32B-Preview
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value:
    - 0
    - 0.5
    - 0.3
    - 0.7
    - 1
  - filter: mlp
    value:
    - 1
    - 0.5
    - 0.7
    - 0.3
    - 0
  - value: 0.5
dtype: bfloat16

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
80d9287

0 моделей