/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,7 млрд
Архитектура
gemma2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 окт 2026

sft_gemma2_2b_vocabdrop_a099

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная модель Gemma 2 на 2,7 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

595скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 2026

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

Модель KexuanShi/sft_gemma2_2b_vocabdrop_a099 — дообученная с помощью TRL плотная языковая модель семейства Gemma 2 для генерации текста. В метаданных указано 2,7 млрд параметров, контекстное окно — 8192 токена; веса представлены в формате Safetensors, для работы используется Transformers.

Модель предназначена для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Карточка показывает пример диалогового запроса, но не описывает конкретную область применения, данные обучения или качество. Базовая модель в README обозначена как None, поэтому её идентификатор установить нельзя. Лицензия не указана в доступных данных.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • ответы на текстовые вопросы
  • создание диалоговых ответов

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки, обучающие данные и подтверждённая специализация. Базовая модель указана как None, поэтому её нельзя определить по предоставленным сведениям.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for sft_gemma2_2b_vocabdrop_a099

This model is a fine-tuned version of None. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.13.0
  • Transformers: 5.17.0
  • Pytorch: 2.13.0
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.23.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

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
1e7cc10

0 моделей