/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Einstein-v7-Qwen2-7B
Опубликована
28 июн 2024

qwen2-1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная Qwen2-модель для диалоговой генерации текста и ответов на вопросы.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июн 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

qwen2-1 — объединённая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью LazyMergekit из Weyaxi/Einstein-v7-Qwen2-7B и jeiku/dontusethis. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Слияние выполнено методом SLERP; модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и имеет контекстное окно до 131 072 токенов.

Базовая модель Einstein-v7-Qwen2-7B описана как диалоговая модель для генерации текста и ответов на вопросы, особенно по естественным наукам и математике. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация связного текста по запросу
  • ответы на вопросы по естественным наукам
  • помощь с математическими вопросами

Ограничения

Языки и лицензия модели не указаны в предоставленных данных; её возможности могут зависеть от поведения исходных моделей, объединённых методом SLERP.

Для каких профессий подходит9

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

qwen2-1

qwen2-1 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: Weyaxi/Einstein-v7-Qwen2-7B
      layer_range: [0,28]
    - model: jeiku/dontusethis
      layer_range: [0,28]
merge_method: slerp
base_model: Weyaxi/Einstein-v7-Qwen2-7B
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.3, 0.5, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.7, 0.5, 0.3, 0]
    - value: 0.33
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "jeiku/qwen2-1"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
a354f62

0 моделей