/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
GemmaSlerp2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
13 дек 2024

Gemma-Evo-10B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2 для генерации текста и диалогового взаимодействия.

38скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены13 дек 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.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2228

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,354

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7332

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4275

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4595

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6044

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma-Evo-10B — объединённая языковая модель автора Aashraf995, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В объединение вошли allknowingroger/GemmaSlerp2-9B, allknowingroger/GemmaSlerp5-10B и gmonsoon/gemma2-9b-sahabatai-v1-instruct-BaseTIES; базовой моделью при слиянии указана allknowingroger/GemmaSlerp5-10B. Модель построена на архитектуре Gemma 2, содержит около 9 млрд параметров и работает с контекстом до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для ответов на запросы, ведения диалогов и создания текстовых черновиков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские вопросы в чате
  • ведение диалогов с языковой моделью
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Контекст ограничен 8192 токенами. README не приводит результаты оценивания качества или более подробные ограничения применения.

Для каких профессий подходит10

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using allknowingroger/GemmaSlerp5-10B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: allknowingroger/GemmaSlerp5-10B
  - model: gmonsoon/gemma2-9b-sahabatai-v1-instruct-BaseTIES
  - model: allknowingroger/GemmaSlerp2-9B
merge_method: model_stock
base_model: allknowingroger/GemmaSlerp5-10B
normalize: false
int8_mask: true
dtype: bfloat16

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
5ec9c57

0 моделей