/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,5 млрд
Размер весов
10 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma · dense
Опубликована
24 мар 2024

sappha-2b-v3

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Инструкционная QLoRA-версия Gemma 2B для диалоговой генерации текста и ответов на пользовательские запросы.

75скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены9 апр 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

sappha-2b-v3 — разговорная модель для генерации текста, созданная как дообучение Gemma 2B. По карточке, это менее экспериментальный вариант инструкционного QLoRA-файнтюна, обученный с помощью Unsloth; в метаданных указана архитектура GemmaForCausalLM с плотной структурой и 2,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалога с пользователем и выполнения инструкций в формате ChatML; контекст — до 8192 токенов.

В README приведены результаты на MMLU, HellaSwag и PIQA, где модель немного превосходит сравниваемые Gemma 2B IT и Dolphin 2.8 Gemma 2B на указанных настройках. Карточка не сообщает, на каких языках модель обучалась или проверялась, поэтому нельзя делать вывод о конкретной языковой специализации. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Gemma. README также упоминает GGUF-квантизации, но не приводит сами файлы или их параметры.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в формате чат-бота
  • выполнение текстовых инструкций
  • генерация кратких объяснений и справочной информации

Ограничения

В README приведены только результаты на нескольких бенчмарках; более широкая оценка качества и языкового покрытия отсутствует. Указанная лицензия Gemma распространяется на модель, а GGUF-квантизации упомянуты без сведений о доступных вариантах.

Для каких профессий подходит6

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

sappha-2b-v3

a slightly less experimental qlora instruct finetune of the gemma-2b base model. trained with unsloth.

benchmarks

gemma-2b-itsappha-2b-v3dolphin-2.8-gemma-2b
MMLU (five-shot)36.9838.0237.89
HellaSwag (zero-shot)49.2251.7047.79
PIQA (one-shot)75.0875.4671.16
TruthfulQA (zero-shot)37.5131.6537.15

prompt format

basic chatml:

<|im_start|>system
You are a useful and helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
what are LLMs?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
LLMs, or Large Language Models, are advanced artificial intelligence systems that can perform tasks similar to human language. They are trained on vast amounts of data and can understand and respond to human queries. LLMs are often used in various applications, such as language translation, text generation, and question answering.<|im_end|>

quants

gguf: https://huggingface.co/Fizzarolli/sappha-2b-v3-GGUF

what happened to v2?

it was a private failure :)

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
9f57bed

0 моделей