/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
gemma2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 ноя 2024

Danny-Test

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Разговорная модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и ответов в чате.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 ноя 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

Edens-Gate/Danny-Test — разговорная модель генерации текста на архитектуре Gemma 2, дообученная на базе /data/models/gemma-9b-compl. По метаданным, модель содержит 9 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и формат safetensors; поддерживает контекст до 8192 токенов и режим чата.

Модель предназначена для генерации ответов в диалоге. В README указано дообучение на наборах ds1, ds2, ds3, ds4, kalo_opus_1, claude_instruct, claude_instruct_2 и epic_synth_2, но назначение этих данных, результаты оценки и специальные области применения не описаны. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования из предоставленных данных определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • создание диалоговых ответов на инструкции
  • развёртывание разговорного ассистента на базе Gemma 2

Ограничения

README не приводит описания возможностей, результатов оценки или известных ограничений. Лицензия указана как other, а её конкретные условия не приведены.

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-2-9b-control-4e-r2

This model is a fine-tuned version of /data/models/gemma-9b-compl on the ds1, the ds2, the ds3, the ds4, the kalo_opus_1, the claude_instruct, the claude_instruct_2 and the epic_synth_2 datasets.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 3e-06
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 12
  • total_train_batch_size: 24
  • total_eval_batch_size: 96
  • optimizer: Use paged_adamw_8bit with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 4.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.46.1
  • Pytorch 2.5.0a0+e000cf0ad9.nv24.10
  • Datasets 3.0.2
  • Tokenizers 0.20.1

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
f8e98cd

0 моделей