/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
494 млн
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-0.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
1 фев 2025

Qweb2.5-FT-CSY

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Qwen2.5-0.5B диалоговая модель для генерации ответов на текстовые запросы.

118скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 фев 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.

  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

Qweb2.5-FT-CSY — дообученная модель генерации текста на базе Qwen/Qwen2.5-0.5B, созданная с использованием TRL. Она рассчитана на диалоговые запросы и генерацию ответов; пример в карточке показывает ответ на открытый вопрос. Модель содержит 494 млн параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для работы через Transformers.

Модель подходит для прототипирования чат-ботов и генерации текста по запросам. В карточке не приведены результаты оценки качества или сведения о специальной предметной настройке. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • создание простого чат-бота для ответов на вопросы
  • генерация ответов на открытые текстовые вопросы
  • прототипирование диалогового помощника
  • эксперименты с дообучением малой языковой модели

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества или указаний на специализацию, поэтому пригодность для конкретных областей не подтверждена. Языковая поддержка в доступных данных не перечислена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Qweb2.5-FT-CSY

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen2.5-0.5B. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="josang1204/Qweb2.5-FT-CSY", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.14.0
  • Transformers: 4.47.1
  • Pytorch: 2.5.1+cu124
  • Datasets: 3.2.0
  • Tokenizers: 0.21.0

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

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
8543876

0 моделей