/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9b-it-bnb-4bit
Опубликована
25 дек 2024

ORANSight_Gemma_2_9B_Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

ORANSight Gemma-9B — дообученная Gemma 2 для диалоговых ответов на вопросы о технологиях и интерфейсах O-RAN.

23скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 янв 2025

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

ORANSight Gemma-9B — разговорная языковая модель, дообученная лабораторией NextG при Университете штата Северная Каролина на базе Gemma 2 9B Instruct с использованием Unsloth. Модель предназначена для ответов на вопросы и объяснения тем, связанных с O-RAN и телекоммуникационными интерфейсами; в карточке приведён пример запроса об интерфейсе E2.

Модель построена на плотной архитектуре Gemma 2, содержит 9 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текст. Контекстное окно составляет 8192 токена. Карточка указывает английский язык. Модель распространяется по лицензии Gemma.

Сценарии применения

  • объяснение интерфейсов O-RAN, например E2
  • ответы на вопросы о сетях радиодоступа O-RAN
  • диалоговая консультация по телекоммуникационным технологиям
  • получение кратких пояснений по терминологии O-RAN

Ограничения

Подробные результаты экспериментов и оценки качества в карточке пока не приведены. Контекст ограничен 8192 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for ORANSight Gemma-9B

This model belongs to the first release of the ORANSight family of models.

  • Developed by: NextG lab@ NC State
  • License: gemma
  • Context Window: 8192 tokens
  • Fine Tuning Framework: Unsloth

Generate with Transformers

Below is a quick example of how to use the model with Hugging Face Transformers:

from transformers import pipeline

# Example query
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an O-RAN expert assistant."},
    {"role": "user", "content": "Explain the E2 interface."},
]

# Load the model
chatbot = pipeline("text-generation", model="NextGLab/ORANSight_Gemma_2_9B_Instruct")
result = chatbot(messages)
print(result)

Coming Soon

A detailed paper documenting the experiments and results achieved with this model will be available soon. Meanwhile, if you try this model, please cite the below mentioned paper to acknowledge the foundational work that enabled this fine-tuning.

@article{gajjar2024oran,
  title={Oran-bench-13k: An open source benchmark for assessing llms in open radio access networks},
  author={Gajjar, Pranshav and Shah, Vijay K},
  journal={arXiv preprint arXiv:2407.06245},
  year={2024}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
90dc408

0 моделей