/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-14B-Gutenberg-1e-Delta
Библиотека
transformers
Опубликована
20 сен 2024

Qwen2.5-14B-Gutenberg-Instruct-Slerpeno

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Слитая модель Qwen2.5 на 14 млрд параметров для диалогов и генерации текста с инструкциями.

64скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены30 сен 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 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

    0,4924

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,8197

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4114

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,639

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3314

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5325

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Qwen2.5-14B-Gutenberg-Instruct-Slerpeno — плотная языковая модель на 14 млрд параметров, созданная автором репозитория слиянием моделей через SLERP с помощью mergekit. В слияние вошли Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct и v000000/Qwen2.5-14B-Gutenberg-1e-Delta; README указывает, что слияние призвано сохранить влияние Gutenberg DPO и сбалансировать его с базовой инструкционной моделью. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая структурированные ответы. Она принимает текст и выдаёт текст, использует архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а библиотека для работы с моделью — Transformers. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 33,39, IFEval и BBH. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатели в README не гарантируют качество на конкретных задачах; специальных языковых ограничений или иных недостатков в доступных данных не описано.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация текста по инструкции
  • подготовка структурированных ответов
  • создание продолжений и черновиков текста

Ограничения

В README приведены результаты нескольких бенчмарков, но они не позволяют судить о качестве на конкретных пользовательских задачах. Данных о поддерживаемых естественных языках нет.

Для каких профессий подходит13

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

Qwen2.5-14B-Gutenberg-Instruct-Slerpeno

image/png


GGUF from mradermacher!

GGUF from QuantFactory!

merge

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. (sophosympatheia gradient)

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
merge_method: slerp
base_model: v000000/Qwen2.5-14B-Gutenberg-1e-Delta
parameters:
  t:
    - value: [0, 0, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0, 0]
dtype: bfloat16

The idea here is that Gutenberg DPO stays in the output/input 100% while merging smoothly with the base instruct model in the deeper layers to heal loss and increase intelligence.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.33.39
IFEval (0-Shot)48.55
BBH (3-Shot)49.74
MATH Lvl 5 (4-Shot)19.71
GPQA (0-shot)15.21
MuSR (0-shot)18.43
MMLU-PRO (5-shot)48.68

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
ffc620e

0 моделей