/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
11,3 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
gemma2 · dense
Опубликована
8 авг 2024

RYS-Gemma-2-9b-it

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная оптимизированная версия Gemma 2 для диалоговой генерации текста.

12скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 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

RYS-Gemma-2-9b-it — экспериментальная оптимизация модели Gemma-2-9b-it, опубликованная dnhkng. Автор описывает её как новый вид оптимизации; подробности метода пока не представлены. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы.

Это плотная причинная языковая модель Gemma 2 с 11,3 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. В карточке приведён пример загрузки через Transformers; файлы модели представлены в формате safetensors. Язык и специальные прикладные области не указаны. Лицензия — MIT. Описание метода оптимизации и сравнительные результаты в карточке отсутствуют.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом формате
  • генерация продолжений текста
  • создание текстового чат-бота

Ограничения

Метод оптимизации описан лишь кратко, а сравнительные результаты не приведены. Контекст ограничен 8192 токенами.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a new kind of model optimization. This model is based on Gemma-2-9b-it.

A paper on the technique is currently being written. Special thanks to my wife, for putting up with me coding in the basement for too many evenings and weekends for months!

This research was supported with hardware from the appliedAI Institute, whose goal is to generate and communicate high-quality knowledge about trustworthy AI.

Quickstart

# pip install accelerate
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dnhkng/RYS-Gemma-2-9b-it")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "google/gemma-2-9b-it",
    device_map="auto",
)

input_text = "Write me a poem about Machine Learning."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=32)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

SHAMELESS ADVERTISING BREAK

I’m on the hunt for new challenges and a chance to dive into some exciting research opportunities. Oh, and did I mention I just snagged a top spot on the Open LLM leaderboard? 🎉

Profile

Innovation enthusiast, AI-strategist, and interdisciplinary-tech nerd – that's me! With over a decade of experience in research and project management, my professional journey has been largely shaped by my passion for artificial intelligence and its potential to transform various industries. With a solid background in artificial intelligence and machine learning, coupled with a knack for innovation and problem-solving (and a healthy dose of curiosity), I'm excited to bring my skills to a new team.

Originally from Australia, where I earned my degrees in Organic Chemistry and Biochemistry, I moved to Germany in 2004. My academic pursuit continued with a Ph.D. in Chemistry at the Max Planck Institute of Biochemistry. Today, I leverage my robust educational background and diverse industry experience to drive AI innovations in a wide range of applications. Hobbies? Lots: I've also built the world's most powerful espresso machine and am working to bring GLaDOS to life.


I'm based out of Munich, Germany, but I would be interested in working remotely for a team with more compute than my 2x 4090s 🚀

Reach out via LinkedIn - Dr David Noel Ng

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
dd19021

0 моделей