Uploaded model
- Developed by: ehristoforu
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-2-2b-it-bnb-4bit
This gemma2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 2,7 млрд
- Размер весов
- 5,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma2 · dense
- Базовая модель
- gemma-2-2b-it-bnb-4bit
- Опубликована
- 12 авг 2024
Ссылки
Gemma2-2b-it-codealpaca
Дообученная Gemma 2 с 2,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста и помощи с задачами программирования.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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.
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.
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
Gemma2-2b-it-codealpaca — дообученная модель ehristoforu для генерации текста в формате диалога и работы с запросами, связанными с кодом. Она основана на unsloth/gemma-2-2b-it-bnb-4bit, имеет плотную архитектуру Gemma 2 с 2,7 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. В карточке указано обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель подходит для ответов на вопросы о программировании, генерации фрагментов кода и диалогового помощника по коду на английском языке. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache 2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о наборе данных и конкретных языках программирования, поэтому качество ответов для отдельных задач не подтверждено.
Сценарии применения
- генерация фрагментов кода по текстовому запросу
- ответы на вопросы о программировании
- объяснение и обсуждение кода в диалоге
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценки качества или подробностей об обучающих данных; качество для конкретных языков программирования не подтверждено.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Gemma2ForCausalLM
- Ревизия весов
- fb55d39