Чат-модель на базе Qwen1.5-7B, дообученная на китайских диалогах поддержки психического здоровья.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Qwen1.5-7B-MeChat — чат-модель, дообученная на основе Qwen1.5-7B с использованием диалогового набора данных по поддержке психического здоровья SmileChat. Она предназначена для генерации ответов в диалогах на китайском языке, связанных с психологической поддержкой. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 для авторегрессионной генерации текста, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Модель подходит для исследовательских прототипов диалоговой поддержки и изучения применения языковых моделей в сфере психического здоровья. Карточка ограничивает использование техническими исследованиями; это не подтверждает пригодность для профессиональной диагностики или терапии. Лицензия — Apache-2.0.
Разработчик указывает, что модель предназначена только для технических исследований; её пригодность для клинической диагностики и терапии не заявлена.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
本项目是用Qwen1.5-7B为基础，使用心理健康对话数据集实现微调。仅用于技术研究用途。
本项目的使用来自中文心理健康支持对话 · 数据集(SmileChat) 其具体信息如下
@misc{qiu2023smile,
title={SMILE: Single-turn to Multi-turn Inclusive Language Expansion via ChatGPT for Mental Health Support},
author={Huachuan Qiu and Hongliang He and Shuai Zhang and Anqi Li and Zhenzhong Lan},
year={2023},
eprint={2305.00450},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…