/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-Ifable-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
9 окт 2024

gemma-2-aeria-infinity-9b

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Диалоговая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для ответов на инструкции и генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

42скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 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.

  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 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

    Результат

    0,3862

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3339

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2145

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,402

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5983

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7594

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma 2 Aeria Infinity 9B — диалоговая модель для генерации текста, созданная объединением моделей ifable/gemma-2-Ifable-9B и BAAI/Gemma2-9B-IT-Simpo-Infinity-Preference с помощью Mergekit. Она основана на плотной архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров и рассчитана на текстовый ввод и генерацию ответов в диалоге; контекст составляет до 8192 токенов. В конфигурации слияния указан метод dare_ties, маска int8 и формат вычислений bfloat16.

Модель подходит для чат-ботов, ответов на инструкции и генерации текста на английском языке. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • создание англоязычного чат-бота
  • ответы на пользовательские инструкции
  • генерация продолжений текста

Ограничения

В доступных сведениях не приведены результаты оценки качества или дополнительные ограничения применения. Контекст модели ограничен 8192 токенами.

Для каких профессий подходит8

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

Gemma 2 Aeria Infinity 9B

Gemma 2 Aeria Infinity 9B is a merge of the following models using Mergekit:

🧩 Configuration

base_model: ifable/gemma-2-Ifable-9B
models:
  - model: ifable/gemma-2-Ifable-9B
    # No parameters necessary for base model
  - model: BAAI/Gemma2-9B-IT-Simpo-Infinity-Preference
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 1
merge_method: dare_ties
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "AELLM/gemma-2-aeria-infinity-9b"
messages = [{"role": "user", "content": "You're a chef AI in a kitchen that serves alien species. What would you cook, and how do you handle bizarre ingredient requests?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
6164edd

0 моделей