/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
3,6 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-1.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
15 янв 2025

Qmerft

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Qmerft — объединённая методом SLERP модель Qwen2.5 на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1157

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2939

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3688

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2525

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0023

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1564

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Qmerft — объединённая авторегрессионная языковая модель, созданная автором репозитория sumink с помощью mergekit. Она объединяет Qwen/Qwen2.5-1.5B и sumink/Qwenftmodel методом SLERP; архитектура — Qwen2ForCausalLM, размер — 1,5 млрд параметров, веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов.

Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не описывает отдельные оценки качества или узкую специализацию, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • ответы в диалоговом ассистенте
  • суммаризация предоставленного текста
  • составление черновиков и кратких текстов

Ограничения

README не приводит оценки качества или подробности поведения объединённой модели; результаты для конкретных задач требуют проверки. Языки не перечислены в предоставленных метаданных.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merged6

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: Qwen/Qwen2.5-1.5B
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.9
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 28]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B
  - layer_range: [0, 28]
    model: sumink/Qwenftmodel

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
dd12d37

0 моделей