Uploaded model
- Developed by: qingy2024
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : qingy2024/QwQ-14B-Math
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 14 млрд
- Размер весов
- 29,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- QwQ-14B-Math-v0.0
- Опубликована
- 19 дек 2024
Ссылки
QwQ-14B-Math-v0.1
Дообученная 14-миллиардная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и решения математических задач.
25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 дек 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 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
QwQ-14B-Math-v0.1 — языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров, опубликованная qingy2024 и дообученная на основе qingy2024/QwQ-14B-Math-v0.0. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; математическая специализация следует из названия и базовой модели. В карточке указано обучение с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL, а в метаданных указан датасет qingy2024/QwQ-LongCoT-Verified-130K.
Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 131 072 токена. Опубликованные веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка содержит мало сведений о проверенных результатах и практических ограничениях; качество на конкретных математических задачах следует оценивать отдельно.
Сценарии применения
- пошаговое решение математических задач
- объяснение математических рассуждений на английском языке
- ответы на вопросы о математике в диалоговом формате
Ограничения
README не приводит оценок качества, результатов бенчмарков или подробных рекомендаций по применению; надёжность решений стоит проверять на целевых задачах.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- b745b02