This model was trained on a Vietnamese dataset and built with Qwen.
License
Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct : https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct/blob/main/LICENSE
Acknowledgement
This research is supported by TPU Research Cloud program.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 12,3 ГБ
- Лицензия
- Своя лицензия
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-3B-Instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 8 ноя 2024
Ссылки
Qwen2.5-3B-Instruct-Viet-SFT
Дообученная чат-модель Qwen2.5 на 3,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с поддержкой контекста до 32 768 токенов.
103скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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.
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
jaeyong2/Qwen2.5-3B-Instruct-Viet-SFT — дообученная авторами репозитория модель на основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct. Это плотная причинно-языковая модель семейства Qwen2, предназначенная для генерации текста и диалогов; метаданные указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Карточка модели не содержит содержательного описания или сведений о данных дообучения, поэтому назначение Viet-SFT и конкретные преимущества для вьетнамского языка подтвердить нельзя. Метаданные карточки указывают вьетнамский и английский языки. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия обозначена как other, без конкретных условий в предоставленных данных.
Сценарии применения
- генерация ответов в чат-боте
- выполнение текстовых инструкций
- создание связных текстов
- диалог на вьетнамском языке
- диалог на английском языке
Ограничения
README не содержит сведений о наборе данных и оценках качества дообучения, поэтому специализацию модели и её сравнительную эффективность подтвердить нельзя. Лицензия указана как other; конкретные условия использования в предоставленных данных отсутствуют.
Для каких профессий подходит6
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 385моделейIII.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 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 988857f