/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
4 дек 2024

mauxi-v0-3B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная модель Qwen2 на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 дек 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

mauxi-v0-3B — диалоговая языковая модель, опубликованная пользователем xmanii на Hugging Face. Это дообученная с помощью TRL модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой и 3,1 млрд параметров; для генерации текста используется Transformers, веса хранятся в формате safetensors. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для диалоговой генерации текста.

Модель принимает сообщения в формате беседы и генерирует текстовый ответ; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Карточка демонстрирует пример ответа на открытый вопрос, но не приводит сведения о конкретных обучающих данных, языковом охвате и сравнительных результатах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на открытые вопросы в диалоге
  • генерация продолжений беседы
  • создание текстового чат-бота
  • подключение вызова инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

Карточка не сообщает обучающие данные, поддерживаемые языки или оценки качества. Лицензия не указана в предоставленных сведениях.

Для каких профессий подходит7

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

Model Card for mauxi-v0-3B

This model is a fine-tuned version of None. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="xmanii/mauxi-v0-3B", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.12.1
  • Transformers: 4.46.3
  • Pytorch: 2.5.1
  • Datasets: 3.1.0
  • Tokenizers: 0.20.3

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

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
aae175e

0 моделей