/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
71 млрд
Размер весов
145 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
6 мая 2024

typhoon-v1.5-72b

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Базовая 71-миллиардная языковая модель SCB10X на архитектуре Qwen2 для генерации текста на тайском и английском языках.

78скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены31 мар 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 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

Typhoon-1.5-72B — базовая предварительно обученная языковая модель команды SCB10X, построенная на архитектуре Qwen2 и содержащая около 71 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста на тайском и английском языках; контекст составляет до 32 768 токенов.

Модель можно использовать как основу для продолжения обучения и адаптации к прикладным задачам, а также для генерации текста с примерами в контексте. Поскольку это базовая модель, она может плохо следовать инструкциям без дообучения или примеров. В README отмечено отсутствие механизмов модерации, поэтому модель может выдавать вредные или неподходящие ответы. Репозиторий распространяется в формате safetensors; в README указана лицензия Qwen License, а метаданные классифицируют лицензию как other.

Сценарии применения

  • генерация текста на тайском языке
  • генерация текста на английском языке
  • продолжение обучения языковой модели
  • адаптация базовой модели под инструкции с дообучением
  • генерация текста по примерам в контексте

Ограничения

Это базовая предварительно обученная модель, поэтому без примеров в контексте или дообучения она может плохо выполнять инструкции. Модель не имеет механизмов модерации и может генерировать вредные или неподходящие ответы.

Для каких профессий подходит5

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

Typhoon-1.5-72B: Thai Large Language Model (Pretrained)

Typhoon-1.5-72B is a pretrained Thai 🇹🇭 large language model with 72 billion parameters, and it is based on Qwen1.5-72B.

For release post, please see our blog.

Model Description

  • Model type: A 72B instruct decoder-only model based on Qwen1.5 archtecture.
  • Requirement: transformers 4.38.0 or newer.
  • Primary Language(s): Thai 🇹🇭 and English 🇬🇧
  • License: Qwen License

Intended Uses & Limitations

This model is a pretrained base model. Thus, it may not be able to follow human instructions without using one/few-shot learning or instruction fine-tuning. The model does not have any moderation mechanisms, and may generate harmful or inappropriate responses.

Follow us

https://twitter.com/opentyphoon

Support / Ask any question

https://discord.gg/us5gAYmrxw

SCB10X AI Team

  • Kunat Pipatanakul, Potsawee Manakul, Sittipong Sripaisarnmongkol, Natapong Nitarach, Pathomporn Chokchainant, Kasima Tharnpipitchai
  • If you find Typhoon-72B useful for your work, please cite it using:
@article{pipatanakul2023typhoon,
    title={Typhoon: Thai Large Language Models}, 
    author={Kunat Pipatanakul and Phatrasek Jirabovonvisut and Potsawee Manakul and Sittipong Sripaisarnmongkol and Ruangsak Patomwong and Pathomporn Chokchainant and Kasima Tharnpipitchai},
    year={2023},
    journal={arXiv preprint arXiv:2312.13951},
    url={https://arxiv.org/abs/2312.13951}
}

Contact Us

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
982723f

0 моделей