/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
8,2 млрд
Размер весов
17,1 ГБ
Архитектура
gemma · dense
Опубликована
5 авг 2024

Gemma_ChemWiz_16bit

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная дообученная модель Gemma для генерации ответов и рассуждений по химии, математике и медицинским вопросам.

12скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 авг 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

Gemma_ChemWiz_16bit — дообученная автором dbands языковая модель семейства Gemma с плотной архитектурой GemmaForCausalLM и примерно 8,2 млрд параметров. Она создана на основе unsloth/codegemma-7b-bnb-4bit и предназначена для генерации текста, в частности ответов на вопросы и рассуждений по химии, а также решения задач с математическими и медицинскими данными. В обучении использованы AI4Chem/ChemData700K, andersonbcdefg/chemistry, AI-MO/NuminaMath-CoT и medalpaca/medical_meadow_mediqa; автор указывает контекст 8192 токена и английский язык.

Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Автор характеризует её как экспериментальную и предупреждает, что она может галлюцинировать химические формулы и давать слабые результаты для химических SMILES; не рекомендуется использовать её в производственных задачах.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по химии
  • объяснение химических понятий и формул
  • решение математических задач с пошаговыми рассуждениями
  • ответы на медицинские вопросы в тестовом формате
  • эксперименты с генерацией текста для химических задач

Ограничения

Автор сообщает о галлюцинациях в химических формулах и слабых результатах с химическими SMILES; модель обозначена как экспериментальная и не предназначенная для производственного использования.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

2024-08-15: This is now the base model. The model with python RDKit training is created as Gemma_ChemWiz_rdkit_16bit. This model is now frozen, with a next model being created from this with "new" additional skills such as developing chemistry specific applications using rdkit. 2024-08-15: Splitting model today. This model will be the base ChemWiz Model. The first vintage that I will create today will be the RDKit coder, using my custom data set. Once I have this model, I will create a dev critic out of that model. Will then start a set of tests with Microsoft Autogen testing to test if the addition of a coding critic would improve the results. Still toying with the idea of creating a ChemWiz critic to see if it improves the outcomes and reduces halicinations. But lets see.

2024-08-13: Taking the model through second round of AI4Chem/ChemData700K, I am amazed how the model seem to converge and the suddenly it does not. I suspect in nextfew days that it will converge. I am quite keen to see this happen. The results of chemichal smiles are very low at this point.

2024-08-12: The medalpaca/medical_meadow_mediqa data set was also used, but the model converged on this in less than one epoch, only 1400 steps of training was concluded, in future versions and editions I might elect to exclude this data set, but it is included in this version.

2024-08-12: Model is being fine tuned on chemical memory, rather than chmistry reasoning. Using the AI4Chem/ChemData700K dataset. Model is still halucinating chemical formulas, I will fine tune model on a few more data sets to see if this affects/reduce the halicinations.

2024-08-09: Model is still being fine tuned for logical reasoning, the responses being recieved at this time seem to be in line with the training set, so the model at this time for instance do not jump straight into an answer, but started "unpacking" the instruction before persorming a task, such as coding. Nothing this model creates at this time should be used for any production purpose, highly experimental.


base_model: unsloth/codegemma-7b-bnb-4bit language:

  • en license: apache-2.0 tags:
  • text-generation-inference
  • transformers
  • unsloth
  • gemma
  • trl datasets:
  • AI-MO/NuminaMath-CoT

Uploaded model

  • Developed by: dbands
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/codegemma-7b-bnb-4bit

This gemma model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
4eb0513

0 моделей