Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Alsebay/Gemma2-9b-KuwaNovelist-v4 — дообученная модель Gemma 2 от автора Alsebay, созданная по просьбе улучшить стиль письма модели lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 9 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогов, прежде всего для творческого письма и длинных рассказов на английском языке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Gemma.
Автор отмечает улучшенный стиль письма на английском и исправление повторения предложений в конце ответа. README также сообщает, что модель иногда пишет от лица пользователя. Ответы на вьетнамском и китайском могут быть короткими; японский упомянут среди языков, на которых короткая обучающая разметка затрудняет генерацию длинного текста. Карточка не описывает мультимодальные возможности; основное применение — генерация текста.
Сценарии применения
написание длинных историй на английском языке
создание художественных сцен и прозы
продолжение литературного текста
диалоговая генерация художественных ответов
Ограничения
Модель иногда отвечает от лица пользователя. Ответы на вьетнамском и китайском могут быть короткими; автор также отмечает риск коротких ответов на японском из-за характера обучающих примеров.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
This model is trained by Unsloth. This is the commission from my friend to improve the writing styles of lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B in his native languages.
Final version, I give up.
Know issue: Short response sometime in Vietnamese, Chinese. Still speak for {{user}} sometimes.
Pros: Long response in english, good writing styles(?), and I fixed the issue that it will repeat sentence at the end of responses.
Cons: short response in Vietnamese, Chinese, Japanese due to the dataset is novel chapter, short sentence in 1 row. :/.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров