/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
Gemmasutra-9B-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
9 сен 2024

G2-GSHT

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 8192 токенов.

33скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 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 оценки6

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

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1926

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,527

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,563

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4006

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3255

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,307

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

djuna/G2-GSHT — объединённая языковая модель Gemma 2, созданная с помощью mergekit из TheDrummer/Gemmasutra-9B-v1 и Nekuromento/Hematoma-Gemma-Model-Stock-9B. Для слияния применён метод SLERP; модель содержит 9 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, работает через Transformers и имеет контекстное окно до 8192 токенов.

В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но их недостаточно для вывода о качестве в конкретных сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • продолжение текстовых фрагментов
  • создание длинных текстовых ответов
  • творческие ролевые диалоги

Ограничения

В предоставленных материалах не указаны поддерживаемые естественные языки и лицензия. Опубликованные результаты бенчмарков сами по себе не показывают качество модели в конкретных прикладных задачах.

Для каких профессий подходит7

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:

models:
  - model: Nekuromento/Hematoma-Gemma-Model-Stock-9B
  - model: TheDrummer/Gemmasutra-9B-v1
merge_method: slerp
base_model: TheDrummer/Gemmasutra-9B-v1
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0.3, 0.4, 0.3, 0.5, 0.6]
    - filter: mlp
      value: [0.6, 0.5, 0.6, 0.5, 0.5, 0.4, 0.5]
    - value: [0.6, 0.6, 0.4, 0.6, 0.7, 0.4, 0.4]
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.21.95
IFEval (0-Shot)56.30
BBH (3-Shot)30.99
MATH Lvl 5 (4-Shot)3.17
GPQA (0-shot)10.07
MuSR (0-shot)8.17
MMLU-PRO (5-shot)23.00

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
3968100

0 моделей