💨📟 Vikhr-Qwen-2.5-0.5B-Instruct
RU
Инструктивная модель на основе Qwen-2.5-0.5B-Instruct, обученная на русскоязычном датасете GrandMaster-PRO-MAX. В 4 раза эффективнее базовой модели, и идеально подходит для запуска на слабых мобильных устройствах.
EN
Instructive model based on Qwen-2.5-0.5B-Instruct, trained on the Russian-language dataset GrandMaster-PRO-MAX. It is 4 times more efficient than the base model, making it perfect for deployment on low-end mobile devices.
GGUF
Особенности:
- 📚 Основа / Base: Qwen-2.5-0.5B-Instruct
- 🇷🇺 Специализация / Specialization: RU
- 💾 Датасет / Dataset: GrandMaster-PRO-MAX
Попробовать / Try now:
Описание:
RU
Vikhr-Qwen-2.5-0.5B-instruct — это компактная языковая модель, обученная на датасете GrandMaster-PRO-MAX, специально доученная для обработки русского языка. Эффективность модели в 4 раза превышает базовую модель, а её размер составляет 1ГБ , что делает её отличным выбором для запуска на слабых мобильных устройствах.
EN
Vikhr-Qwen-2.5-0.5B-instruct is a compact language model trained on the GrandMaster-PRO-MAX dataset, specifically designed for processing the Russian language. Its efficiency is 4 times higher than the base model, and its size is 1GB, making it an excellent choice for deployment on low-end mobile devices.
Обучение / Train:
RU
Для создания Vikhr-Qwen-2.5-0.5B-Instruct использовался метод SFT (Supervised Fine-Tuning). Мы обучили модель на синтетическом датасете Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX (150k инструкций) с поддержкой CoT (Chain-Of-Thought), используя промпты для GPT-4-turbo.
EN
To create Vikhr-Qwen-2.5-0.5B-Instruct, the SFT (Supervised Fine-Tuning) method was used. We trained the model on a synthetic dataset Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX (150k instructions) with support for CoT (Chain-Of-Thought), utilizing prompts for GPT-4-turbo.
Пример кода для запуска / Sample code to run:
Рекомендуемая температура для генерации: 0.3 / Recommended generation temperature: 0.3.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "Vikhrmodels/Vikhr-Qwen-2.5-0.5B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Подготовка входного текста
input_text = "Напиши очень краткую рецензию о книге Гарри Поттер."
# Токенизация и генерация текста
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(
input_ids,
max_length=1512,
temperature=0.3,
num_return_sequences=1,
no_repeat_ngram_size=2,
top_k=50,
top_p=0.95,
)
# Декодирование и вывод результата
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
Ответ модели / Model response:
Книга "Гарри Поттер" – это серия книг, написанных британским писателем Джоан Роулинг. Это одно из самых известных произведений в мире литературы и популярного детского творчества.
Основные черты серии:
Сюжет: События разворачиваются вокруг мальчика по имени Гарри Поттер, который учится в Школе волшебства и философии в Университете Хогвартс. Он сталкивается с различными препятствиями, включая борьбу со злом, поиск друзей и самопознание.
Персонажи: В книге представлены множество персонажей, каждый из которых имеет свои уникальные черты характера, мотивации и прошлое. Главный герой, Гарри Поттер, является примером доброго и смелого человека, а также необычной личностью.
Темы и идеи: Рассказы книги затрагивают темы любви, дружбы, справедливости, морали, человеческой неповиновенности и важности обучения через приключения.
История и развитие персонажей: Через события и взаимодействие с другими персонажами книга исследует глубокие психологические и философские вопросы.
Влияние на культуру: "Гарри Поттер" оказал огромное влияние на мировую литературу, превратившись в культовый жанр и символ знаний и мудрости.
Доступность: Книги серии доступны для широкой аудитории и пользуются большим спросом, что делает их популярным выбором среди читателей всех возрастов.
Развитие жанра: Несмотря на то что "Гарри Поттер" является частью серии, он продолжает быть любимым и актуальным, так как продолжает удивлять читателей новыми историями и персонажами.
Эта серия книг остается одной из самых значительных и влиятельных в истории литературы, оказав влияние на развитие мировой культуры и образование.
Авторы / Authors
- Sergei Bratchikov, NLP Wanderer, Vikhr Team
- Nikolay Kompanets, LakoMoor, Vikhr Team
- Konstantin Korolev, Vikhr Team
- Aleksandr Nikolich, Vikhr Team
@article{nikolich2024vikhr,
title={Vikhr: The Family of Open-Source Instruction-Tuned Large Language Models for Russian},
author={Aleksandr Nikolich and Konstantin Korolev and Sergey Bratchikov and Nikolay Kompanets and Artem Shelmanov},
journal={arXiv preprint arXiv:2405.13929},
year={2024},
url={https://arxiv.org/pdf/2405.13929}
}
- Downloads last month
- 110