Uploaded model
- Developed by: simonbutt
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2-7B-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2-7B-bnb-4bit
- Опубликована
- 12 июн 2024
Ссылки
qwen2-7b-tofutune
Дообученная на базе Qwen2-7B модель для диалогов и генерации текста.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июн 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
simonbutt/qwen2-7b-tofutune — разговорная текстовая модель генерации, разработанная simonbutt путём дообучения unsloth/Qwen2-7B-bnb-4bit. Она предназначена для диалоговых сценариев и генерации текста. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM с 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста — 131072 токена. В метаданных указан английский язык. Модель сохранена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. README не описывает специализацию дообучения, набор данных или сравнительные результаты, поэтому назначение ограничивается общими диалоговыми сценариями и генерацией текста.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- создание черновиков и продолжение текста
- диалоговое взаимодействие на английском языке
Ограничения
README не сообщает о специализированных возможностях, обучающих данных или результатах оценки модели.
Для каких профессий подходит6
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 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
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
- bb2de6b