Экспериментальная диалоговая дообученная модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и проверки результатов обучения.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Gemmoy-9B-MK.I — экспериментальная разговорная модель на архитектуре Gemma 2, опубликованная Hastagaras. Это первая попытка автора дообучить Gemma 9B Instruct; автор сообщает, что обучающие данные были неупорядочены, поэтому модель предназначена прежде всего для проб и экспериментов с диалоговой генерацией. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и работает через библиотеку Transformers.
Для обучения использовался формат диалога с ролями user и model. В репозитории доступны веса safetensors; README также сообщает о GGUF-копии, размещённой Backyard AI. Указана лицензия Gemma. Из-за проблем с качеством обучающих данных надёжность ответов и следование инструкциям могут быть непредсказуемыми; карточка не приводит количественных оценок качества.
Автор отмечает, что обучающие данные были неупорядоченными, поэтому качество ответов и следование инструкциям могут быть нестабильными. Количественные оценки качества не приведены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
gguf is here made available by Backyard AI
first try finetuning gemma 9b instruct. my data was a mess, i only noticed that after training, so this is just a test run
i formatted the dataset like below
<start_of_turn>user
{system}
{prompt}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
{response}<end_of_turn>
<start_of_turn>user
{prompt}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
{response}<end_of_turn>
and so on...
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…