/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
21 окт 2024

FinancialAdvice-Qwen2.5-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на обсуждениях r/AskEconomics языковая модель для ответов на вопросы об экономике и личных финансах.

52скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены16 ноя 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3752

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4496

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4731

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2945

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1148

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4025

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

nguyentd/FinancialAdvice-Qwen2.5-7B — языковая модель Qwen2 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров, дообученная разработчиком nguyentd на вопросах и популярных ответах из сообщества Reddit r/AskEconomics. Она предназначена для генерации ответов на вопросы об экономике и личных финансах, объяснения экономических принципов и событий, а также помощи в разборе экономических обсуждений. Модель принимает текст и выдаёт текст; карточка указывает английский язык. Контекст составляет до 32 768 токенов.

Модель подходит для информационных консультаций по макроэкономике, микроэкономике, инвестициям, личным финансам и связанным с экономикой карьерным вопросам. Она может воспроизводить предвзятости и субъективные мнения источника обучения, ошибаться и хуже справляться с узкоспециализированными темами. Её ответы не заменяют консультацию квалифицированного финансового специалиста, а сведения следует проверять. Весы доступны по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Объяснение макроэкономических и микроэкономических понятий
  • Разбор экономических событий и дискуссий
  • Ответы на общие вопросы об инвестициях
  • Помощь в обдумывании личных финансовых вопросов
  • Ответы на вопросы о карьере, связанные с экономикой

Ограничения

Ответы могут содержать ошибки, предвзятости и субъективные мнения источника обучения; узкоспециализированные темы могут охватываться хуже. Модель предназначена для информационных целей и не заменяет квалифицированного финансового консультанта.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Description:

This model, nguyentd/FinancialAdvice-Qwen2.5-7B, is a fine-tuned version of the Qwen-2.5-7B language model. It has been trained on a dataset of questions and answers from the Reddit community r/AskEconomics. This specialization aims to improve the model's ability to provide helpful and informed responses to questions related to economics and personal finance.

  • Model Source: This model is based on the Qwen-2.5-7B model and has been further trained by nguyentd.

  • Fine-tuning Dataset:

    • The model was fine-tuned using a dataset comprised of posts and top-voted answers from the subreddit r/AskEconomics. This dataset covers a range of economic and financial topics, including:

      • Macroeconomics

      • Microeconomics

      • Investing

      • Personal Finance

      • Career Advice (related to economics)

  • Intended Use Cases: This model is best suited for:

    • Generating informative responses to questions about economic principles.

    • Offering potential solutions to personal finance dilemmas.

    • Providing explanations of economic concepts and events.

    • Assisting with understanding economic discussions and debates.

  • Limitations:

    • Not a Financial Advisor: This model is intended for informational purposes only and should not be considered a substitute for professional financial advice. Always consult with a qualified financial advisor before making any financial decisions.

    • Bias and Subjectivity: The training data from r/AskEconomics may reflect the biases and subjective opinions of the community members. The model's responses may therefore contain similar biases. Critically evaluate the information provided and consider seeking diverse perspectives.

    • Factual Accuracy: While the model strives to provide accurate information, it is not guaranteed to be error-free. Always verify information from reputable sources before making decisions based on the model's output.

    • Limited Scope: The model's knowledge is limited to the information present in the r/AskEconomics dataset. It may not be able to answer questions on highly specialized or niche economic topics.

  • Ethical Considerations:

    • Misinformation: The potential for the model to generate misleading or incorrect information underscores the importance of verifying its output.

    • Financial Responsibility: Users should be aware that relying solely on the model's advice for financial decisions can lead to negative consequences.

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
5c3421d

0 моделей