/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
30,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 апр 2025

Qwen-Bypass-Done

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Текстовая модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 32 768 токенов.

1 128скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 мая 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.

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

Qwen-Bypass-Done — текстовая генеративная модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Репозиторий создан пользователем zaddyzaddy; в карточке README модель названа Qwen-2.5-7B-base-RAG-RL, но подробностей о разработчике и обучении нет.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. По названию README можно предположить связь с RAG и RL, однако карточка не описывает эти сценарии и не приводит подтверждающих сведений о данных, обучении или оценке.

В репозитории указаны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. Лицензия и практические ограничения не приведены, поэтому условия использования по карточке установить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • продолжение и составление текста
  • использование в чат-интерфейсе
  • вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

README не содержит сведений о датасете, обучении, оценке качества и целевых сценариях; заявленная в названии связь с RAG и RL не описана. Лицензия и условия использования в предоставленных данных отсутствуют.

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

Qwen-2.5-7B-base-RAG-RL

This model was trained from scratch on an unknown dataset.

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-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Framework versions

  • Transformers 4.46.3
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 2.19.0
  • Tokenizers 0.20.3

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
2bb9853

0 моделей