Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 1,5 млрд
Размер весов: 3,6 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Replete-Coder-Qwen2-1.5b
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 авг 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2403.19522

Qwen2-1.5B-RHSD

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая методом Model Stock модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции.

481скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 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.

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

mergekit-community/Qwen2-1.5B-RHSD — объединённая модель на архитектуре Qwen2, созданная сообществом с помощью mergekit методом Model Stock. В основе объединения лежит trollek/Qwen2-1.5B-Instruct-Abliterated; также использованы Replete-AI/Replete-Coder-Qwen2-1.5b, cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-qwen2-1.5b, macadeliccc/Samantha-Qwen2-1.5B и M4-ai/Hercules-5.0-Qwen2-1.5B. Модель содержит 1,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие.

Модель использует плотную архитектуру Qwen2 с классом Qwen2ForCausalLM, работает через библиотеку Transformers и хранится в формате safetensors. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Объединённые модели ориентированы на инструкции, программирование и диалог, однако README не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования.

Язык модели отдельно не описан в карточке и метаданных. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

диалоговые ответы на инструкции
генерация и продолжение текста
помощь с программированием
ответы на вопросы в чате

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов тестирования, поэтому качество для конкретных задач не оценено. Условия лицензирования и поддерживаемые языки не приведены.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей 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 II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

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 Model Stock merge method using trollek/Qwen2-1.5B-Instruct-Abliterated as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Replete-AI/Replete-Coder-Qwen2-1.5b
  - model: M4-ai/Hercules-5.0-Qwen2-1.5B
  - model: macadeliccc/Samantha-Qwen2-1.5B
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-qwen2-1.5b
merge_method: model_stock
base_model: trollek/Qwen2-1.5B-Instruct-Abliterated
architecture: qwen2
dtype: bfloat16

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: 0602945