Uploaded model
- Developed by: johnpaulbin
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-1.5b-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-1.5b-bnb-4bit
- Опубликована
- 20 янв 2025
Ссылки
articulate-6-expspanish-merged
Дообученная модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 янв 2025
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
Модель johnpaulbin/articulate-6-expspanish-merged — дообученная johnpaulbin текстовая генеративная модель семейства Qwen2 на базе unsloth/qwen2.5-1.5b-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста; карточка не уточняет конкретные сценарии или специализацию дообучения. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов.
Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. В метаданных указан английский язык и формат PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробностей обучающих данных, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста
- создание черновиков и формулировок на английском языке
- ответы в текстовом диалоге
- эксперименты с генерацией текста на базе Qwen2
Ограничения
Карточка не описывает специализацию дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества. Поддержка языков, кроме английского, не подтверждена.
Для каких профессий подходит4
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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- a30e2e0