Диалоговая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров со слиянием safety-alignment LoRA для генерации более безопасных ответов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
HARC-Qwen2.5-7B-Instruct — диалоговая языковая модель Microsoft на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров. Это самостоятельная модель, полученная слиянием safety-alignment LoRA с Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; веса доступны в формате safetensors и рассчитаны на использование через Transformers.
Модель предназначена для генерации текста в диалоге с акцентом на выравнивание поведения по требованиям безопасности. Её можно использовать для создания безопасных ответов в чат-ботах и исследовательских сценариях по оценке безопасности диалоговых моделей. Контекст составляет до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.
README ссылается на выпуск HARC и статью arXiv:2607.00572. Карточка не приводит результатов оценки безопасности или подробностей о данных обучения, поэтому качество и характер защитного поведения следует проверять для конкретного применения.
Карточка не содержит результатов оценки эффективности safety alignment или описания обучающих данных, поэтому защитное поведение модели не подтверждено приведёнными сведениями и требует проверки для целевого сценария.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
HARC safety-alignment LoRA merged into Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct (full standalone model).
Part of the HARC release; see paper arXiv:2607.00572.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/HARC-Qwen2.5-7B-Instruct", torch_dtype="bfloat16", device_map="auto")
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/HARC-Qwen2.5-7B-Instruct")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…