/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,5 млрд
Архитектура
gemma · dense
Базовая модель
gemma-29
Библиотека
transformers
Опубликована
7 мар 2024

Golden_Waves07_2b

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая языковая модель Gemma на 2,5 млрд параметров, объединённая из двух чекпойнтов и предназначенная для генерации текста.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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/Golden_Waves07_2b — объединение двух предварительно обученных языковых моделей tomaszki/gemma-29 и tomaszki/gemma-30, созданное разработчиком с помощью mergekit методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Gemma с архитектурой GemmaForCausalLM, примерно 2,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат весов safetensors; нативный контекст составляет 8192 токена.

Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалога. Данные карточки не уточняют поддерживаемые естественные языки, специальные предметные области или сравнительное качество модели. Условия лицензии в предоставленных сведениях не описаны.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • ведение диалога с языковой моделью
  • создание черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

В карточке не указаны поддерживаемые языки и лицензия; качество и специализация модели не охарактеризованы.

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: tomaszki/gemma-30
       layer_range: [0, 18]
     - model: tomaszki/gemma-29
       layer_range: [0, 18]
merge_method: slerp
base_model: tomaszki/gemma-30
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
2a0553c

0 моделей