/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen2.5-14B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
6 окт 2024

Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b

Языковая модель

Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.

0скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены6 окт 2024

Бенчмарки

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

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

    Результат

    0,4554

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6481

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5376

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,584

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4717

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3716

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b

image/jpeg

Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b is a continues finetuned version of Qwen2.5-14B. I noticed recently that the Qwen team did not learn from my methods of continuous finetuning, the great benefits, and no downsides of it. So I took it upon myself to merge the instruct model with the base model myself using the Ties merge method

This version of the model shows higher performance than the original instruct and base models.

Quants:

GGUF: https://huggingface.co/bartowski/Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF

Benchmarks:

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.34.52
IFEval (0-Shot)58.40
BBH (3-Shot)49.39
MATH Lvl 5 (4-Shot)15.63
GPQA (0-shot)16.22
MuSR (0-shot)18.83
MMLU-PRO (5-shot)48.62

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача, поэтому рантайм не знает, как её запускать.

Ревизия весов
9329142

0 моделей