Uploaded model
- Developed by: munish0838
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2-7b-bnb-4bit
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
- Qwen2-7b-bnb-4bit
- Опубликована
- 26 июн 2024
Ссылки
Qwen2-7b-Matter-0.1-Slim-A
Дообученная англоязычная модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
21скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены26 июн 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
munish0838/Qwen2-7b-Matter-0.1-Slim-A — дообученная языковая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, созданная munish0838 на базе unsloth/Qwen2-7b-bnb-4bit. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает английский язык. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL; заявленный размер контекстного окна — 131 072 токена.
Модель можно применять для генерации ответов и ведения текстовых диалогов. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Подробные сведения о наборе обучающих данных и оценке качества в карточке не приведены.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- составление черновиков на английском языке
- продолжение и переформулирование английского текста
Ограничения
Карточка не содержит сведений о тренировочных данных и результатах оценки качества. Возможности модели за пределами генерации текста и диалогов не описаны.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Также подходит для
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
- afd228e