/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,5 млрд
Архитектура
gemma · dense
Базовая модель
g4
Библиотека
transformers
Опубликована
22 мар 2024

Derrick50

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Gemma на 2,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 8192 токенов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 мар 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

Sumail/Derrick50 — объединённая языковая модель семейства Gemma, созданная с помощью mergekit методом SLERP из coffiee/g4 и coffiee/g7. Модель содержит 2,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в метаданных заявлено контекстное окно 8192 токена.

Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а конфигурация слияния использует bfloat16. Доступна библиотека Transformers. Сведения о лицензии и специальных предметных областях в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • продолжение заданного текста
  • составление черновиков и коротких текстов

Ограничения

Поддерживаемые языки и качество на конкретных задачах не описаны в предоставленных данных. Лицензия также не указана в доступных сведениях.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

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 SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


slices:
  - sources:
      - model: coffiee/g4
        layer_range: [0, 18]
      - model: coffiee/g7
        layer_range: [0, 18]
merge_method: slerp
base_model: coffiee/g7
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
915c04a

0 моделей