Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Опубликована
- 24 июл 2024
Ссылки
Qwen2-1.5B-Instruct-FP8W8
nm-testing/Qwen2-1.5B-Instruct-FP8W8 — квантованная версия инструкционно дообученной языковой модели Qwen2-1.5B-Instruct.
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
Исходную модель разработала команда Qwen; репозиторий данной версии размещён пользователем nm-testing. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций, а также может применяться в локальных сервисах инференса через Transformers, vLLM или SGLang.
Это decoder-only Transformer примерно на 1,5 млрд параметров с архитектурными особенностями Qwen2, включая SwiGLU и Group Query Attention. В репозитории указаны форматы BF16 и F8_E4M3, соответствующие FP8-квантизации весов и активаций. Модель работает только с текстом; поддерживаются чатовый шаблон и text generation. Для исходной модели заявлена длина контекста до 131 072 токенов, а токенизатор адаптирован к нескольким естественным языкам и языкам программирования, однако точный набор языков и фактические характеристики контекста именно квантованной версии в её репозитории не описаны.
К сильным сторонам относятся небольшой размер, сниженные требования к памяти благодаря FP8-квантизации и пригодность для диалоговых и общих задач генерации текста. Ограничения — существенно меньшая ёмкость по сравнению с крупными моделями, отсутствие мультимодальности и отсутствие отдельной карточки модели с результатами оценки, подробным описанием ограничений и подтверждёнными характеристиками именно этой сборки. Лицензия в репозитории nm-testing не указана; у исходной Qwen2-1.5B-Instruct указана Apache License 2.0, но применимость этой лицензии к данной производной сборке следует проверить отдельно.
Для каких профессий подходит11
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- df8a15b