/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
recoilme-gemma-2-9B-v0.4
Библиотека
transformers
Опубликована
9 окт 2024

gemma-2-lyco-infinity-9b

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Диалоговая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и ответов на английском языке.

31скачиваний 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.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4006

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1707

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,584

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,328

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7316

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3787

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma 2 Lyco Infinity 9B — диалоговая языковая модель, созданная AELLM путём объединения с помощью Mergekit моделей recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 и BAAI/Gemma2-9B-IT-Simpo-Infinity-Preference. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате чата на английском языке.

Модель использует плотную архитектуру Gemma 2 с 9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В репозитории представлены веса Safetensors; конфигурация слияния указывает метод dare_ties и тип данных bfloat16.

Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации ответов на запросы. Карточка не приводит результатов оценки качества и подробных ограничений, поэтому её пригодность для конкретных задач следует проверять самостоятельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чате
  • ответы на запросы на английском языке
  • создание черновиков текста
  • продолжение заданного текста

Ограничения

Предоставленная карточка не содержит результатов оценки качества или подробных сведений об ограничениях модели.

Для каких профессий подходит5

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 Lyco Infinity 9B

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

🧩 Configuration

base_model: recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4
models:
  - model: recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4
    # No parameters necessary for base model
  - model: BAAI/Gemma2-9B-IT-Simpo-Infinity-Preference
    parameters:
      density: 0.525
      weight: 1
merge_method: dare_ties
tokenizer_source: base
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "AELLM/gemma-2-lyco-infinity-9b"
messages = [{"role": "user", "content": "You're an AI assistant for a time traveler. How do you help them blend into different historical eras without causing any time paradoxes?"}]

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
2941a68

0 моделей