Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: QwQ-32B-Preview
Библиотека: transformers
Опубликована: 30 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

uwu-qwen-32b

jackboot

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая модель Qwen на 32 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

29скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены1 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

jackboot/uwu-qwen-32b — объединённая языковая модель на 32 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе Qwen/QwQ-32B-Preview и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2. Она предназначена для диалоговой генерации текста; каталог также указывает интерфейс вызова инструментов. Модель использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

В README отмечено, что варианты EOS-токена у исходных моделей немного различаются, а настройки BOS могут менять результаты; автор советует подбирать подходящий токенизатор. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ведение диалогов с пользователем
генерация ответов по текстовому запросу
поддержка длинных контекстов в диалоге
вызов инструментов через интерфейс модели

Ограничения

Варианты EOS-токена исходных моделей различаются, а включение BOS может менять результат, поэтому следует проверить совместимость токенизатора. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит13

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

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.

It's functional: https://i.imgur.com/swi3lEe.png

Eos token is slightly different on both models. Try the tokenizers out and see which one works best. Enabling/disabling the BOS token also changes the outputs.

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using Qwen/QwQ-32B-Preview as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Qwen/QwQ-32B-Preview
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2
    parameters:
      weight: [0.0, 0.2, 0.66, 0.8, 1.0, 0.8, 0.66, 0.2, 0.0]
      density: 0.5
merge_method: ties
base_model: Qwen/QwQ-32B-Preview
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
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: 9b8e950