/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
8,2 млрд
Размер весов
17,1 ГБ
Архитектура
gemma · dense
Опубликована
8 мар 2024

gemma-mod

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная на MoD-150k модель Gemma с 8,2 млрд параметров для генерации текста.

25скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 мар 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 оценки

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

Crystalcareai/gemma-mod — дообученная модель семейства Gemma с плотной архитектурой GemmaForCausalLM и 8,2 млрд параметров. По карточке, модель обучалась три эпохи на датасете MoD-150k и предназначена для генерации текста в широком круге сценариев. Контекст модели составляет 8192 токена; веса доступны в формате safetensors для использования через Transformers.

Карточка позиционирует модель как эффективную и подходящую для ресурсов с ограниченными вычислительными возможностями, однако не приводит результатов оценки качества или конкретных специализаций. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы в текстовом диалоге
  • эксперименты с дообучением Gemma на MoD-150k

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки качества и не описывает конкретные сильные стороны или специализации; переносимость заявлений об эффективности на конкретное оборудование не подтверждена. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.

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 Fine-Tuned Model

This repository contains a fine-tuned version of the Gemma model, which is part of the GemMoE (Gemma Mixture of Experts) family of models. For more information about GemMoE, please refer to the official documentation [https://huggingface.co/Crystalcareai/GemMoE-Beta-1].

Model Details

  • Dataset: This model was fine-tuned on 3 epochs of the MoD-150k dataset.
  • Architecture: The fine-tuned model inherits the lean and efficient architecture of the base Gemma model, making it suitable for a wide range of applications with limited computational resources.

Usage

You can use this fine-tuned model like any other HuggingFace model. Simply load it using the from_pretrained method:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("huggingface-username/gemma-fine-tuned")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingface-username/gemma-fine-tuned")

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
5996699

0 моделей