/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-14B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июн 2025

Ссылки

Hugging Face

Japanese-Qwen2.5-14B-Instruct-V1

yellowtown
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная версия Qwen2.5-14B-Instruct для генерации текста и диалогов на японском языке.

52скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены26 июн 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.

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

Yellowtown Japanese Qwen2.5-14B-Instruct-V1 — дообученная для общения текстовая модель на архитектуре Qwen2.5. Она содержит 14 млрд параметров и построена на базе Qwen2.5-14B-Instruct; в метаданных указана поддержка чата и контекст длиной до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на японском языке. README не приводит сведений о данных обучения, оценке качества или конкретных сценариях настройки, поэтому специализацию за пределами японского чата определить нельзя. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия обозначена как other, без уточнения условий в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на японском языке
  • диалоговый помощник для японских пользователей
  • составление и продолжение японских текстов

Ограничения

В README нет сведений о данных обучения, результатах оценки и известных ограничениях. Условия лицензии обозначены как other, но не уточнены в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sft

This model is a fine-tuned version of Qwen2.5-14B-Instruct.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-06
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.52.4
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.21.1

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
35e4f3d

0 моделей

    Создать бенчмарк