/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-32B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
28 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

R1-Qwen2.5-32B-Instruct-5k

pe-nlp
Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Дообученная на Sky-T1 32-миллиардная модель Qwen2.5 для диалога и генерации текста.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 янв 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

R1-Qwen2.5-32B-Instruct-5k — дообученная pe-nlp модель на базе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, обученная на наборе данных Sky-T1. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов.

Модель принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Карточка не раскрывает конкретные сценарии обучения или результаты оценки, поэтому специализированные преимущества модели подтвердить нельзя. Лицензия указана как «other», без уточнения условий в доступных данных.

Сценарии применения

  • диалог с языковой моделью
  • генерация и продолжение текста
  • подготовка структурированных текстовых ответов
  • решение задач с помощью инструктивной модели
  • вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Карточка не содержит описания целевых сценариев, оценки качества или подробностей обучения. Условия лицензии с меткой «other» в доступных данных не раскрыты.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

original

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct on the Sky-T1 dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 12
  • total_train_batch_size: 96
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 2.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.46.1
  • Pytorch 2.4.0a0+f70bd71a48.nv24.06
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

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
770b9f3

0 моделей

    Создать бенчмарк