/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,5 млрд
Размер весов
5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma · dense
Опубликована
11 июл 2024

gemma-2b-ru

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Предобученная Gemma 2B с дополнительным обучением на русском и английском языках, предназначенная для генерации текста и дальнейшего дообучения.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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 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

Defetya/gemma-2b-ru — базовая языковая модель на архитектуре Gemma 2B, созданная продолжением предобучения модели Google Gemma 2B. Разработчик обучал её примерно на 150 млрд токенов на англо- и русскоязычных подмножествах OSCAR и Википедии; модель содержит около 2,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для дальнейшего дообучения и исследований многоязычных возможностей открытых LLM, в частности развития русскоязычной генерации. Это сырая предобученная модель, а не готовый чат-ассистент: её можно использовать как основу для генерации и продолжения текста, но для диалоговых сценариев потребуется дополнительная настройка. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • дообучение русскоязычной языковой модели
  • создание чат-ассистента на основе Gemma
  • генерация и продолжение текста на русском языке
  • исследование переноса языковых способностей между русским и английским
  • адаптация модели к прикладному корпусу

Ограничения

Это сырая предобученная модель, поэтому она не настроена как готовый чат-ассистент и может требовать дополнительного обучения для следования инструкциям. Описание не приводит результатов независимой оценки качества.

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

This model is a result of second stage pre-training of Google's Gemma 2B (https://huggingface.co/google/gemma-2b) for roughly 150B tokens on the combination of English + Russian subset of oscar and wiki datasets.

This is a raw pre-trained model, created with further fine-tuning in mind. Goal of this project is to further research cross-linguistic capabilities of open-source LLMs and to create a strong open-source foundational LLM that would be fluent in Russian language. More about it will be in the upcoming blog and/or research paper.

This model was pre-trained using EasyLM's fork as a framework (JAX) on Google's v4-32 TPU which was generously provided under the TRC program. The model reached ~ 1.5 in training loss, LR was roughly 5e-5.

I'm planning on releasing a chat model that would ungergo full-parameter SFT and DPO on Ilya Gusev's datasets.

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
519cd24

0 моделей