Calme 2.1 Qwen2.5 72b

🚀 MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b

このモデルは強力なQwen/Qwen2.5-72B-Instructをファインチューニングしたもので、自然言語理解と生成の限界をさらに押し広げます。私の目標は、幅広いベンチマークや実世界のアプリケーションで優れた性能を発揮する、汎用的で堅牢なモデルを作成することでした。

🚀 クイックスタート

このモデルは、強力なQwen/Qwen2.5-72B-Instructをベースにファインチューニングされており、自然言語理解と生成の能力をさらに向上させています。以下に、このモデルの使用方法や応用例を紹介します。

✨ 主な機能

このモデルは、以下のような幅広いアプリケーションに適しています。

• 高度な質問応答システム
• インテリジェントチャットボットやバーチャルアシスタント
• コンテンツ生成と要約
• コード生成と分析
• 複雑な問題解決と意思決定支援

⚡ Quantized GGUF

近日公開予定です。

🏆 Open LLM Leaderboard Evaluation Results

近日公開予定です。

📚 ドキュメント

プロンプトテンプレート

このモデルはChatMLのプロンプトテンプレートを使用しています。

<|im_start|>system
{System}
<|im_end|>
<|im_start|>user
{User}
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{Assistant}

使い方

# Use a pipeline as a high-level helper

from transformers import pipeline

messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe = pipeline("text-generation", model="MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b")
pipe(messages)


# Load model directly

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b")

倫理的な考慮事項

他の大規模言語モデルと同様に、ユーザーは潜在的なバイアスや制限に注意する必要があります。このモデルを本番環境で展開する際には、適切なセーフガードと人的監視を実装することをお勧めします。

📄 ライセンス

このモデルは、tongyi-qianwenライセンスの下で提供されています。

モデル情報