Uploaded model
- Developed by: SeongeonKimFineVT
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-2-9b-it-bnb-4bit
This gemma2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 9 млрд
- Размер весов
- 18,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma2 · dense
- Базовая модель
- gemma-2-9b-it-bnb-4bit
- Опубликована
- 21 янв 2025
Ссылки
gemma-2-9b-it_social_iqa
Дообученная Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации ответов на вопросы о социальных ситуациях на английском языке.
22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
SeongeonKimFineVT/gemma-2-9b-it_social_iqa — дообученная разговорная модель семейства Gemma 2, разработанная SeongeonKimFineVT на базе unsloth/gemma-2-9b-it-bnb-4bit с использованием Unsloth и Hugging Face TRL. По названию репозитория модель ориентирована на Social IQA — ответы на вопросы о повседневных социальных ситуациях и намерениях людей.
Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Контекст составляет 8192 токена. В метаданных указан английский язык и лицензия Apache-2.0. Карточка не сообщает результатов оценки качества на Social IQA, поэтому пригодность ответов стоит проверять на целевых примерах.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о намерениях людей в бытовых ситуациях
- выбор наиболее вероятного продолжения социальной ситуации
- объяснение повседневных социальных взаимодействий
- эксперименты с задачами Social IQA
Ограничения
Карточка не приводит метрик или результатов оценки на Social IQA. Язык, явно отмеченный в метаданных, — английский.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Gemma2ForCausalLM
- Ревизия весов
- ce23b5e