/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
27 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face

Qwen2.5-7B-minperplexity-1

jeffmeloy
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Текстовая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров, собранная выбором слоёв с низкой perplexity для диалоговой генерации.

39скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 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.

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

jeffmeloy/Qwen2.5-7B-minperplexity-1 — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen2, созданная путём выбора слоя с наименьшей perplexity из нескольких моделей Qwen2.5-7B. В README перечислены источники, среди которых базовая Qwen/Qwen2.5-7B и её дообученные варианты. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на диалоговую генерацию текста на английском языке.

Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Карточка не приводит результатов оценки качества, подробностей методики отбора слоёв или специальных ограничений применения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • ответы в текстовом диалоге на английском языке
  • создание черновиков и кратких текстов
  • эксперименты со смешиванием слоёв моделей Qwen2.5

Ограничения

README не сообщает результаты сравнительных оценок и не раскрывает подробности метода выбора слоя для каждого уровня. Поддержка языков, кроме английского, в метаданных не заявлена.

Для каких профессий подходит4

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Description

Model created by analyzing and selecting the lowest perplexity for each layer from other Qwen2.5-7B models.

  • "edgerunner-ai/EdgeRunner-Command-Nested"
  • "EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1"
  • "fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS"
  • "FourOhFour/Vapor_v2_7B"
  • "Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2"
  • "happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3"
  • "huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2"
  • "HumanLLMs/Humanish-Qwen2.5-7B-Instruct"
  • "katanemo/Arch-Function-7B"
  • "Orion-zhen/Meissa-Qwen2.5-7B-Instruct"
  • "Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Gutenberg-KTO"
  • "Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored"
  • "newsbang/Homer-7B-v0.1"
  • "nhyha/merge_Qwen2.5-7B-Instruct_20241023_0314"
  • "Qwen/Qwen2.5-7B"
  • "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
  • "scilo/qwen_ft_no_temp"
  • "sethuiyer/Qwen2.5-7B-Anvita"
  • "Siheng99/Qwen2.5-7B-Instruct-SEALONG"
  • "thomas-yanxin/XinYuan-Qwen2.5-7B-0917"
  • "newsbang/Homer-v0.5-Qwen2.5-7B"
  • "fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS"
  • "win10/Verdandi-Qwen2.5-7B"
  • "AmberYifan/Qwen2.5-7B-dpo-2k"
  • "nextvalueup/Qwen2.5-7B-Instruct_v3"
  • "jbjeong91/Qwen2.5_7B_IST_StoryGen_vanilla"
  • "AmberYifan/Qwen2.5-7B-dpo-2k-hhrlhf"
  • "jbjeong91/Qwen2.5_7B_IST_StoryGen_test2"
  • "ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerCreative-Mix"
  • "bunnycore/Qandora-2.5-7B"

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
8ae87cf

0 моделей

    Создать бенчмарк