/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 сен 2026

acquisition_student_RL_AS_confidence_combined_qwen14b

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

14B текстовая conversational-модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалоговых приложений с контекстом до 32 768 токенов.

759скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

ishikaa/acquisition_student_RL_AS_confidence_combined_qwen14b — языковая модель на архитектуре семейства Qwen2, опубликованная пользователем ishikaa. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также указано обучение или настройка с использованием TRL и GRPO. README содержит только автоматически созданную карточку и не предоставляет сведений о разработчиках, обучающих данных, методике дообучения или лицензии.

Модель имеет около 14 миллиардов параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она может применяться для генерации ответов, ведения диалога, создания черновиков и интеграции в текстовые приложения на базе Transformers. Мультимодальность и конкретный набор естественных языков не заявлены.

Ключевые ограничения связаны с неполной документацией: отсутствуют результаты оценки, описание датасета, точные сведения о базовой модели, лицензии и рекомендуемых сценариях использования. Ответы модели могут содержать фактические ошибки, нежелательные формулировки и зависеть от качества промпта; перед применением в критически важных задачах необходима проверка человеком.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чат-ботах
  • создание черновиков текстов
  • многошаговые диалоги с длинным контекстом
  • автоматическое продолжение текста
  • интеграция текстового ассистента через Transformers

Ограничения

Документация не содержит результатов оценки, описания обучающих данных, точной информации о базовой модели и лицензии. Возможны фактические ошибки и небезопасные или нежелательные ответы; для критически важных сценариев требуется проверка человеком.

Для каких профессий подходит7

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

Model Card for Model ID

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

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
31ad837

0 моделей