Venus Ape — Qwen 3B Fine‑Tuned Model
Venus Ape — это экспериментальная версия чат‑бота и генератора текста, основанная на qwen и дообученная на пользовательских датасетах.
Модель находится в бета‑тесте и может отвечать нестабильно или непредсказуемо — это ожидаемое поведение на текущем этапе.
Model Details
Model Description
- диалоговое общение
- генерацию текста
- творческие задачи
- универсальное использование в чат‑режиме
Модель обучена на кастомных датасетах, включающих диалоги, текстовые примеры и стилистические материалы.
- Developed by: Mark (markaked)
- Shared by: Mark
- Model type: Chat / Text Generation
- Base model: Qwen 3B
- Languages: English, Russian
- License: Venus Ape Custom License (see LICENSE file)
- Finetuned from: Qwen 3B (exact checkpoint)
Model Sources
- Repository: https://huggingface.co/markaked/venus-ape
- Demo:
- Paper: N/A
Uses
Direct Use
Модель может использоваться для:
- чат‑ботов
- генерации текста
- творческого письма
- ролевых диалогов
- идей, концептов, черновиков
- экспериментов с Qwen‑архитектурой
Downstream Use
- Запрещено использовать данную модель как базу для обучения других моделей без письменного разрешения markaked. Запрещено коммерческое использование без разрешения автора.
- дальнейшее дообучение
- интеграция в приложения
- кастомизация под конкретные задачи
Out‑of‑Scope Use
Модель не предназначена для:
- медицинских рекомендаций
- юридических консультаций
- политической агитации
- фактической точности в критичных областях
- задач, требующих строгой достоверности
Bias, Risks, and Limitations
- Модель находится в бета‑версии
- Может отвечать неправильно или нелогично
- Может генерировать токсичный или ошибочный контент
- Может «галлюцинировать» факты
- Не подходит для использования в реальных продуктах без дополнительной проверки
Recommendations
Пользователям рекомендуется:
- проверять ответы вручную
- не использовать модель в критически важных сценариях
- учитывать возможные ошибки и смещения
How to Get Started
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("markaked/venus-ape")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("markaked/venus-ape")
inputs = tokenizer("Hello, who are you?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
- Downloads last month
- 165