Дообученная модель Qwen2 с 494 млн параметров для генерации текста в проекте управления дорожными светофорами LLMLight.
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
LightGPT-0.5B-Qwen2 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 494 млн параметров, разработанная для проекта LLMLight. Веса обучены для статьи «LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents», где языковые модели применяются как агенты управления светофорами. Модель предназначена для генерации текста в сценариях управления дорожными сигналами; карточка также отмечает чат-возможности и поддержку английского языка.
Модель опубликована в формате safetensors, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и заявленный контекст до 131 072 токенов. Лицензия — MIT. README направляет к репозиторию проекта для запуска LLMLight, поэтому для практического управления светофорами требуется соответствующая система проекта; сведения о её интеграции и результатах в карточке не приведены.
Карточка не приводит оценок качества и подробностей условий обучения; для запуска проекта README отсылает к отдельному репозиторию LLMLight. Генерация текста сама по себе не гарантирует корректного или безопасного управления светофорами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
| 1 Introduction | 2 Framework | 3 Demo | Repository|
Model weights trained in the article LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents.
Please download the model and run LLMLight by following the descriptions in the Repository.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…