/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
Gemma-Ko-Merge
Библиотека
transformers
Опубликована
29 окт 2024

Gemma-Ko-Med

Генерация текстаТекст → текст

Объединённая 9-миллиардная диалоговая модель Gemma 2 для генерации текста и ответов, включая медицинские темы.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

Gunulhona/Gemma-Ko-Med — объединённая диалоговая языковая модель на базе семейства Gemma 2, созданная с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой модели использована Gunulhona/Gemma-Ko-Merge; в объединение также вошли модели для медицинских ответов, корейского общения, следования инструкциям и генерации текста. Модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и принимает текст, генерируя текст; заявленный контекст — 8192 токена.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов, в том числе на медицинские темы, однако карточка не приводит оценок качества или подробностей проверки медицинской точности. Язык в названии и компоненты объединения указывают на корейскую ориентацию, но конкретный перечень поддерживаемых языков в карточке не заявлен. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о здоровье на корейском языке
  • медицинский диалоговый помощник
  • генерация корейских текстов и ответов
  • тестирование объединённых языковых моделей Gemma 2

Ограничения

В карточке не приведены результаты медицинской валидации, поэтому ответы о здоровье требуют проверки специалистом. Перечень поддерживаемых языков и условия лицензии в предоставленных источниках не указаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using Gunulhona/Gemma-Ko-Merge as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: ChuGyouk/ko-med-gemma-2-9b-it-merge2
    layer_range: [0, 42]
  - model: valeriojob/MedGPT-Gemma2-9B-BA-v.1
    layer_range: [0, 42]
  - model: Gunulhona/Gemma-Ko-Merge
    layer_range: [0, 42]
  - model: TheDrummer/Tiger-Gemma-9B-v3
    layer_range: [0, 42]
  - model: anthracite-org/magnum-v3-9b-customgemma2
    layer_range: [0, 42]
  - model: princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO
    layer_range: [0, 42]
  - model: Metin/Gemma-2-9b-it-TR-DPO-V1
    layer_range: [0, 42]
merge_method: model_stock
base_model: Gunulhona/Gemma-Ko-Merge
dtype: float16

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
8cca7d0

0 моделей