Abliterated version of Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, utilizing code from refusal_direction.
For more information about the Abliterated technique, refer to this article and check out @FailSpy.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 32 млрд
- Размер весов
- 65,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-32B-Instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 11 окт 2024
Ссылки
Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2
Доработанная 32-миллиардная модель Qwen2.5-Instruct для диалогов и генерации текста с окном контекста 32 768 токенов.
122скачиваний за 30 дней17лайковвеса обновлены28 окт 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.
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
Результат0,5622
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,5952
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
zetasepic/Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2 — доработанная версия Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, созданная с использованием кода из проекта refusal_direction и техники Abliterated. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, а заявленное окно контекста составляет 32 768 токенов.
Базовая Qwen2.5-32B-Instruct рассчитана на диалог, программирование, математику и структурированные ответы; карточка этой версии не приводит отдельные оценки качества или подробные результаты. Язык карточки и метаданные указывают английский, поэтому поддержка других языков здесь не заявляется. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в диалоге
- генерация и переписывание текстов
- подготовка структурированных текстовых ответов
- помощь с программированием
- решение математических задач
Ограничения
В карточке нет отдельных результатов оценки качества этой версии; заявленные возможности программирования и математики относятся к описанию базовой модели. Для запуска 32-миллиардной модели требуются значительные вычислительные ресурсы.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- I.3Извлечение и структурирование данных
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- I.7Речь, диалоги и встречи
- II.8Инженерия данных и аналитика
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
- II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 5894fbf