/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
494 млн
Размер весов
6,6 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
29 ноя 2024

Qwen2.5-0.5B-Instruct-ONNX

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Компактная ONNX-модель Qwen2.5 для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций на локальных и браузерных устройствах.

28 316скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены29 ноя 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

onnx-community/Qwen2.5-0.5B-Instruct-ONNX — это ONNX-версия инструкционно дообученной причинной языковой модели Qwen2.5-0.5B-Instruct. Исходную модель разработала команда Qwen, а ONNX-веса опубликованы сообществом ONNX Community для использования, в частности, с Transformers.js и локальными приложениями.

Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, ответов на вопросы, создания структурированных ответов, а также базовых задач по программированию и математике. Архитектура Qwen2 с 494 млн параметров использует causal language modeling; доступны ONNX-варианты квантования и FP16. Модель поддерживает текстовую модальность, 32 768 токенов контекста и языки zho, eng, fra, spa, por, deu, ita, rus, jpn, kor, vie, tha и ara.

К сильным сторонам относятся компактный размер, мультиязычность, поддержка диалогового режима и возможность запуска в ONNX-совместимых средах, включая браузерные сценарии. Из-за небольшого размера модели её качество и глубина рассуждений ниже, чем у более крупных моделей семейства. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 исходной Qwen-модели.

Сценарии применения

  • чат-боты и диалоговые ассистенты
  • ответы на вопросы на нескольких языках
  • генерация и перефразирование текста
  • создание структурированных ответов и JSON
  • базовая генерация программного кода
  • локальный запуск языковой модели в браузере или приложении

Ограничения

Небольшой размер модели ограничивает качество сложного рассуждения, точность ответов и возможности генерации кода по сравнению с более крупными моделями. Модель предназначена для текстовых задач и не является мультимодальной.

Для каких профессий подходит11

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
4b32b45

0 моделей