/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
22 июл 2024

LightGPT-7B-Qwen2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели lightgpt/LightGPT-0.5B-Qwen2. Дообученная модель Qwen2 с 494 млн параметров для генерации текста в проекте управления дорожными светофорами LLMLight.

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 авг 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

Карточка модели lightgpt/LightGPT-7B-Qwen2 на Hugging Face совпадает с карточкой lightgpt/LightGPT-0.5B-Qwen2, поэтому описание составлено по ней.

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.

Сценарии применения

  • генерация решений агента управления светофорами
  • эксперименты с управлением дорожными сигналами на основе языковых моделей
  • разработка чат-интерфейса для сценариев управления трафиком

Ограничения

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.

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

LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents

| 1 Introduction | 2 Framework | 3 Demo | Repository|

1 Introduction

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.

2 Framework

image/png

3 Demo

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
68e35dd

0 моделей