/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Reyna-Mini-1.8B-v0.2
Опубликована
26 фев 2024

Reyna-Mini-1.8B-v0.2-Qwen1.5-1.8B-Merged-Slerp

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Объединённая методом SLERP языковая модель на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения.

398скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 фев 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

Reyna-Mini-1.8B-v0.2-Qwen1.5-1.8B-Merged-Slerp — объединённая модель, созданная с помощью LazyMergekit из aloobun/Reyna-Mini-1.8B-v0.2 и Qwen/Qwen1.5-1.8B методом SLERP. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель может служить компактной основой для чат-ботов, генерации ответов и продолжения текста. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках, лицензии или результатах оценки качества, поэтому конкретные языковые возможности и условия применения по этим данным установить нельзя.

Сценарии применения

  • создание компактного чат-бота
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • продолжение заданного текста

Ограничения

В карточке не указаны результаты оценки качества и поддерживаемые языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит4

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

Reyna-Mini-1.8B-v0.2-Qwen1.5-1.8B-Merged-Slerp

Reyna-Mini-1.8B-v0.2-Qwen1.5-1.8B-Merged-Slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: aloobun/Reyna-Mini-1.8B-v0.2
        layer_range: [0, 23]
      - model: Qwen/Qwen1.5-1.8B
        layer_range: [0, 23]
merge_method: slerp
base_model: aloobun/Reyna-Mini-1.8B-v0.2
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "u66u/Reyna-Mini-1.8B-v0.2-Qwen1.5-1.8B-Merged-Slerp"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
f88d304

0 моделей