Uploaded model
- Developed by: ehristoforu
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ehristoforu/Gemma2-9b-it-train2
This gemma2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 9 млрд
- Размер весов
- 18,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma2 · dense
- Базовая модель
- Gemma2-9b-it-train2
- Опубликована
- 21 июл 2024
Ссылки
Gemma2-9b-it-train3
Дообученная 9-миллиардная модель Gemma 2 для генерации текста и диалогов, в обучении которой использован датасет CodeAlpaca.
23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 июл 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
Gemma2-9b-it-train3 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Gemma 2, опубликованная ehristoforu. Это дообученная версия ehristoforu/Gemma2-9b-it-train2, обученная с использованием Unsloth и библиотеки TRL; в карточке также указан датасет HuggingFaceH4/CodeAlpaca_20K. Модель содержит 9 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 8192 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; связь с CodeAlpaca указывает на примеры задач по генерации кода, но карточка не приводит отдельной оценки качества. Опубликована в формате PyTorch под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
- диалоговые ответы на текстовые запросы
- генерация продолжения текста
- составление примеров кода по запросу
- помощь с типовыми задачами программирования
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценки качества или подробных сведений о специализации; использование CodeAlpaca в обучении само по себе не подтверждает надёжность генерации кода.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.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 000моделей
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
- fb5d4c5