Uploaded finetuned 16-bit (FP16) model
- Developed by: madhanbv12345
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 494 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 27 сен 2026
Ссылки
emotion-classifier-qwen2.5-0.5b
Дообученная компактная модель Qwen2.5 для генерации текста, заявленная как классификатор эмоций.
343скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 сен 2026
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 madhanbv12345/emotion-classifier-qwen2.5-0.5b — дообученная языковая модель для генерации текста на основе Qwen2.5-0.5B-Instruct. Разработчик — madhanbv12345; модель содержит около 494 млн параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Название указывает на классификацию эмоций, однако README не описывает обучающие данные, формат запросов или точность этой функции. Модель рассчитана на англоязычные диалоги и может применяться для генерации ответов в задачах распознавания эмоциональной окраски текста. Доступна в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
- Определение эмоциональной окраски англоязычного текста
- Классификация эмоций в коротких сообщениях
- Эксперименты с распознаванием эмоций в диалогах
Ограничения
README не приводит описание схемы меток, обучающих данных или результатов оценки качества, поэтому способность надёжно классифицировать эмоции не подтверждена приведёнными материалами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- d3c6fc4