Uploaded model
- Developed by: lsw0570168
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : mmm
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- mmm
- Опубликована
- 16 ноя 2024
Ссылки
krx-q25-7b-sft-v4
Генерация текстаТекст → текст
Дообученная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 ноя 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.
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 lsw0570168/krx-q25-7b-sft-v4 — языковая модель семейства Qwen2, дообученная разработчиком lsw0570168 на базе модели mmm. Она предназначена для генерации текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов.
Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Карточка не описывает специализацию или качество модели. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- продолжение заданного текста
- создание черновиков и вариантов формулировок
Ограничения
Карточка не приводит результаты оценки качества и не описывает специализацию дообучения, поэтому пригодность для конкретных сценариев по ней определить нельзя.
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
- a596c68