Uploaded model
- Developed by: rawsh
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-0.5B
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 494 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-0.5B
- Опубликована
- 13 ноя 2024
Ссылки
MetaMath-Qwen2.5-0.5b
Компактная дообученная модель Qwen2.5 на 494 млн параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
38скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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.
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
rawsh/MetaMath-Qwen2.5-0.5b — дообученная rawsh модель Qwen2.5 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM и 494 млн параметров. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL; карточка не уточняет обучающие данные и специализацию дообучения.
Модель предназначена для генерации текста в сценариях, где нужна компактная языковая модель. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык; базовая Qwen2.5 описана как многоязычная, но языки, проверенные именно для этой версии, не перечислены.
Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества и не раскрывает подробности обучения, поэтому её пригодность для конкретных математических задач или других узких сценариев не подтверждена.
Сценарии применения
- генерация коротких текстовых ответов
- создание прототипа чат-бота
- эксперименты с дообучением компактной языковой модели
Ограничения
Карточка не сообщает, на каких данных и для каких специальных задач выполнялось дообучение, и не приводит результатов оценки качества. Английский указан в метаданных карточки, но языковая поддержка этой конкретной версии подробно не описана.
Для каких профессий подходит3
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 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 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
- 779b469