Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 14 млрд
Размер весов: 29,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 22 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

EVA-Meissa-Coder-14B-Instruct

win10

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая инструкционная модель Qwen2 на 14 млрд параметров для диалоговой генерации текста и помощи с кодом.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

EVA-Meissa-Coder-14B-Instruct — объединённая инструкционная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная mergekit методом TIES. В слиянии использованы Orion-zhen/Meissa-Qwen2.5-14B-Instruct, Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2; README называет Meissa базовой моделью слияния.

Модель содержит 14 млрд параметров, работает через библиотеку Transformers и принимает текст для генерации ответов в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов. Каталог отмечает интерфейс вызова инструментов; модель предназначена, в частности, для задач генерации, анализа и исправления кода.

В карточке не приведены отдельные результаты оценки качества или специальные ограничения. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

генерация кода по запросу на естественном языке
поиск и исправление ошибок в коде
объяснение фрагментов кода
ответы на вопросы в диалоговом формате
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов сравнительной оценки качества модели. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using Orion-zhen/Meissa-Qwen2.5-14B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Orion-zhen/Meissa-Qwen2.5-14B-Instruct
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 

  - model: Orion-zhen/Meissa-Qwen2.5-14B-Instruct
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
merge_method: ties
base_model: Orion-zhen/Meissa-Qwen2.5-14B-Instruct
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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: d08b4b1