Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 18,5 ГБ
Лицензия: Gemma
Архитектура: gemma2 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 4 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

gemma-2-9b-alpaca-small-Instruct

ayoubkirouane

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная на инструкциях Alpaca модель Gemma 2 9B для генерации ответов на текстовые запросы.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

ayoubkirouane/gemma-2-9b-alpaca-small-Instruct — текстовая генеративная модель на базе Google Gemma 2 9B, дообученная на наборе ayoubkirouane/Small-Instruct-Alpaca_Format. Она предназначена для диалоговых сценариев и выполнения инструкций в формате Alpaca: модель получает текстовый запрос и генерирует текстовый ответ. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке указана английская локализация.

Модель распространяется в формате PyTorch и загружается через Transformers. Указана лицензия Gemma; перед использованием следует соблюдать её условия. Карточка не приводит результаты оценивания качества, поэтому пригодность модели для конкретных задач стоит проверять на собственных примерах.

Сценарии применения

ответы на вопросы в формате диалога
выполнение текстовых инструкций
генерация черновиков и кратких текстов
создание прототипа англоязычного чат-бота

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества; ответы следует проверять на целевых сценариях. Лицензия Gemma устанавливает собственные условия использования.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

I.7Речь, диалоги и встречи

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

base model :

google/gemma-2-9b

dataset :

ayoubkirouane/Small-Instruct-Alpaca_Format

Get Started :

Load model directly :

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ayoubkirouane/gemma-2-9b-alpaca-small-Instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ayoubkirouane/gemma-2-9b-alpaca-small-Instruct")

Use a pipeline as a high-level helper :

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="ayoubkirouane/gemma-2-9b-alpaca-small-Instruct")

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: ef72a0f