/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
11 июн 2024

Qwen2-1.5B-Instruct-Abliterated

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная версия Qwen2-1.5B-Instruct с изменённым поведением для диалоговой генерации текста.

30скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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.

  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 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

Qwen2-1.5B-Instruct-Abliterated — экспериментальная разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная пользователем trollek. Это версия Qwen2-1.5B-Instruct с применённой процедурой ablation, описанной в проекте augmxnt/Qwen2-7B-Instruct-deccp; автор также добавил строки из набора harmful_behaviors в файл harmful.txt. Модель содержит 1,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и экспериментов с изменением поведения инструктивных моделей. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых языках и оценках качества. Лицензия — Apache-2.0; тег «not-for-all-audiences» указывает на то, что модель может быть неподходящей для широкой аудитории.

Сценарии применения

  • диалог с языковой моделью
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • эксперименты с поведением инструктивных моделей

Ограничения

Автор не приводит оценок качества или подробностей о процедуре изменения модели. Тег модели указывает, что она может быть неподходящей для широкой аудитории.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
020028d

0 моделей