/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
Gemma-7B-ColdBrew-RP
Библиотека
transformers
Опубликована
11 сен 2024

Gemma-9B-ColdBrew-Testing

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая методом SLERP диалоговая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

22скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 сен 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

Theros/Gemma-9B-ColdBrew-Testing — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из SvalTek/Gemma-7B-ColdBrew-RP и KishoreK/ActionGemma-9B. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст — до 8192 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Её можно использовать для продолжения беседы и создания текстовых ответов. Данные карточки не описывают специализированные области применения или языковой охват.

Модель опубликована в формате safetensors и доступна через библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • продолжение текстовой беседы
  • создание текстовых ответов на запросы

Ограничения

Языковой охват и специализированные области применения не описаны. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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:

merge_method: slerp
base_model: "SvalTek/Gemma-7B-ColdBrew-RP"
slices:
  - sources:
      - model: "SvalTek/Gemma-7B-ColdBrew-RP"
        layer_range: [0, 42]
      - model: "KishoreK/ActionGemma-9B"
        layer_range: [0, 42]
    parameters:
      t:
        - filter: self_attn  # coherence from ActionGemma
          value: [0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1]
        - filter: mlp  # creativity from ColdBrew
          value: [0.7, 0.5, 0.3, 0.1, 0]
        - filter: layer_norm  # consistency from ActionGemma
          value: [0.4, 0.6, 0.8, 1, 1]
        - filter: pos_embed  # sequence understanding from ActionGemma
          value: [0.5, 0.7, 0.9, 1, 1]
        - value: 0.5
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base

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
6e1347c

0 моделей