Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B
Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct finetuned on jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 and nbeerbower/gutenberg2-dpo.
Method
ORPO tuned with 2x A100 for 1.25 epochs.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 32 млрд
- Размер весов
- 65,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-32B-Instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 17 ноя 2024
Ссылки
Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B
Дообученная методом ORPO модель Qwen2.5 на 32 млрд параметров для многоязычного диалога и генерации текста.
84скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены28 апр 2025
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
Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B — дообученная модель семейства Qwen2.5, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Разработчик nbeerbower применил ORPO-настройку на наборах данных jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 и nbeerbower/gutenberg2-dpo в течение 1,25 эпохи.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 32 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; поддерживает многоязычные сценарии, включая английский, русский, китайский, французский, испанский и другие языки из метаданных. Доступна в формате safetensors через Transformers.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений; как и другие большие языковые модели, она может генерировать фактически неверные ответы.
Сценарии применения
- диалоговые ответы на вопросы
- генерация связного текста по запросу
- продолжение текста на нескольких языках
- создание черновиков и кратких текстовых материалов
Ограничения
Карточка не содержит отдельных оценок качества и подробно описанных ограничений. Модель может генерировать фактически неверные ответы.
Для каких профессий подходит7
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 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 2ccf05c