/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 ноя 2024

EVA-Tissint-v1.2-14B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая 14-миллиардная модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

24скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены22 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 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

EVA-Tissint-v1.2-14B — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное автором репозитория с помощью mergekit. В основе объединения лежит EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2; также включена Ttimofeyka/Tissint-14B-v1.2-128k-RP. Использован метод della_linear, итоговая архитектура — плотная Qwen2, размер — 14 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена; для семплирования автор рекомендует настройки из карточки Tissint. В репозитории опубликованы веса в формате safetensors.

Модель объединяет два исходных чекпойнта, однако README не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о поведении слияния, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует оценивать отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом чате
  • продолжение и написание текста
  • суммаризация длинных текстовых материалов
  • творческое письмо и ролевая переписка

Ограничения

README не содержит сравнительных оценок качества, а рекомендуемые параметры семплирования вынесены в карточку базовой Tissint. Поддерживаемые языки и лицензия в предоставленных данных не установлены.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EVA-Tissint-v1.2-14B

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

New merge of EVA v0.2, now using Tissint v1.2. I slightly altered the merge parameters yet again, I wonder how this will go for other people.

I recommend the samplers provided on Tissint's model card.

Merge Method

This model was merged using the della_linear merge method using EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • Ttimofeyka/Tissint-14B-v1.2-128k-RP

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
    - model: Ttimofeyka/Tissint-14B-v1.2-128k-RP
      parameters:
        density: 0.45
        weight: 0.35
    - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2
      parameters:
        density: 0.55
        weight: 0.65

merge_method: della_linear
base_model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2
parameters:
    epsilon: 0.05
    lambda: 1
dtype: bfloat16

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
0745c94

0 моделей