Uploaded model
- Developed by: tanquangduong
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-3B
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-3B
- Опубликована
- 11 ноя 2024
Ссылки
Qwen2.5-3B-DPO-TinyStories
Производная модели tanquangduong/Qwen2.5-3B-Instruct-TinyStories. Дообученная на базе Qwen2.5-3B языковая модель для генерации текста, в том числе коротких историй и ответов на инструкции.
119скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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
Карточка модели tanquangduong/Qwen2.5-3B-DPO-TinyStories на Hugging Face совпадает с карточкой tanquangduong/Qwen2.5-3B-Instruct-TinyStories, поэтому описание составлено по ней.
Модель tanquangduong/Qwen2.5-3B-Instruct-TinyStories — дообученная разработчиком tanquangduong версия языковой модели Qwen2.5-3B. Она предназначена для генерации текста; название указывает на настройку для инструкций и коротких историй, однако README не описывает конкретные сценарии или результаты оценки. Модель использует плотную архитектуру Qwen2, содержит 3,1 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно составляет 32 768 токенов; в карточке указан английский язык. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация коротких историй на английском языке
- создание продолжений для заданного начала рассказа
- генерация текста по инструкции
- эксперименты с дообучением языковых моделей
Ограничения
README не приводит результатов оценки качества и не уточняет, как именно модель дообучалась на TinyStories; пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.
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.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.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
- 193afb4