Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: Gemma2-9B-it-psy10k-mental_health
Библиотека: transformers
Опубликована: 17 сен 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

Gemma2-9B-TitanFusion

bunnycore

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слияние четырёх моделей Gemma 2 9B для генерации текста и диалогового взаимодействия.

31скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 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.

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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,396
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,077
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,5712
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3322
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,1618
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4136
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

bunnycore/Gemma2-9B-TitanFusion — диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная объединением нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована nbeerbower/gemma2-gutenberg-9B; в объединение также вошли модели для диалога и предпочтений, включая варианты с данными о психическом здоровье и обучением на текстах. Размер модели — 9 млрд параметров, формат весов — safetensors, библиотека — Transformers, контекст — до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: ответов на вопросы, ведения беседы и подготовки связного текста. Сочетание нескольких моделей может дать смешанные свойства их обучающих наборов, однако карточка не приводит отдельных измерений качества или подробных рекомендаций по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
ведение текстового диалога
генерация связного текста
подготовка черновиков и продолжение текста

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества и подробных ограничений по сценариям применения. Языки и лицензия не подтверждены предоставленными данными.

Для каких профессий подходит6

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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 DARE TIES merge method using nbeerbower/gemma2-gutenberg-9B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
  - model: nbeerbower/gemma2-gutenberg-9B
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
  - model: ehristoforu/Gemma2-9B-it-psy10k-mental_health
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
  - model: ehristoforu/Gemma2-9b-it-train6
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
merge_method: dare_ties
base_model: nbeerbower/gemma2-gutenberg-9B
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: Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов: e2bb7d1