Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 1,5 млрд
Размер весов: 3,6 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-1.5B
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

Puffin-Qwen2.5-CodeMath

mergekit-community

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для генерации кода, математических рассуждений и диалоговых ответов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 окт 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Puffin-Qwen2.5-CodeMath — объединённая языковая модель семейства Qwen2, созданная сообществом mergekit-community из Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B и Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B методом SLERP. Модель с 1,5 млрд параметров предназначена для генерации текста, кода и математических рассуждений в диалоговом режиме.

Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекст составляет 4096 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Карточка не уточняет лицензию и не приводит результаты оценивания качества, поэтому конкретные преимущества в программировании или математике не подтверждены сравнительными тестами.

Сценарии применения

генерация фрагментов кода по текстовому описанию
объяснение и исправление кода
решение математических задач с пошаговыми рассуждениями
ответы на вопросы о программировании
диалоговые ответы на текстовые запросы

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. В карточке нет результатов сравнительной оценки, поэтому качество решения задач и генерации кода не установлено.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B
merge_method: slerp
base_model: Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B
dtype: bfloat16
parameters:
  t: [0, 0.5, 1, 0.5, 0] # V shaped curve: Hermes for input & output, WizardMath in the middle layers

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 6a2ef4f