Uploaded model
- Developed by: Erland
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-2-9b-bnb-4bit
This gemma2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 9 млрд
- Размер весов
- 18,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma2 · dense
- Базовая модель
- gemma-2-9b-bnb-4bit
- Опубликована
- 5 дек 2024
Ссылки
Gemma_Reward_Merged
Дообученная на базе Gemma 2 модель Erland для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Erland/Gemma_Reward_Merged — дообученная языковая модель Erland на архитектуре Gemma 2, созданная на базе unsloth/gemma-2-9b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов; опубликованные веса представлены в формате safetensors.
Модель предназначена для генерации текста. Карточка не описывает специализацию на оценке вознаграждения или отдельные сценарии применения, поэтому её возможности следует считать общими для текстовой генерации. В карточке указан английский язык.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества, результатов сравнения или конкретных ограничений применения.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу на английском языке
- продолжение заданного текста
- создание черновиков и вариантов формулировок
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценки качества и не указывает на специализированную настройку для задач оценки вознаграждения. Указание английского языка не подтверждает качество работы на других языках.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.5Корпоративные функцииУправление персоналом и организациейAI помогает поддерживать найм, развитие, организационное планирование и HR-сервисы.24 задачи4 462модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Gemma2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 4bc097e