ECE-TW3-JRGL-V2
ECE-TW3-JRGL-V2 is a merge of the following models using mergekit:
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 71 млрд
- Размер весов
- 145 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Опубликована
- 4 апр 2024
Ссылки
ECE-TW3-JRGL-V2
ECE-TW3-JRGL-V2 — чат-модель на архитектуре Qwen2 для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 апр 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.
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 оценки6
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,185
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат0,4588
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ECE-TW3-JRGL-V2 — чат-модель объёмом 71 млрд параметров, созданная слиянием моделей Qwen/Qwen1.5-72B-Chat и vilm/Quyen-Pro-Max-v0.1 с помощью mergekit. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы в формате чата. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и принимает текст, выдавая текст; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
- генерация текстовых ответов на пользовательские запросы
- поддержание многоходового разговора с длинным контекстом
Ограничения
README и метаданные не сообщают результаты оценки качества или специализированные ограничения модели.
Для каких профессий подходит15
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 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Также подходит для
- I.7Речь, диалоги и встречи
- III.5Управление персоналом и организацией
- I.6Перевод и языковая адаптация
- III.8Договоры, юридическая работа и compliance
- III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели
- III.10Проекты, процессы и операционное управление
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- I.3Извлечение и структурирование данных
- III.9Закупки и управление поставщиками
- I.1Поиск и навигация по информации
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
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- f2c1504