/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
4 млрд
Размер весов
9,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma · dense
Опубликована
10 мар 2024

gemma-4b-instruct-v0.2

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Диалоговая модель Gemma на 4 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

197скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 мар 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

frankenmerger/gemma-4b-instruct-v0.2 — языковая модель семейства Gemma, разработанная на основе gemma-2b-it. По README, веса расширены до 4 млрд параметров, после чего модель дообучена на 50 тысячах примеров из Locutusque/hyperion-v2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; она принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет 8192 токена, формат весов — Safetensors.

Модель может использоваться для ответов в чате, написания и продолжения текста, а также для прототипирования текстовых приложений. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в текстовом чате
  • составление и редактирование текстов
  • продолжение заданного текста
  • прототипирование диалоговых приложений

Ограничения

В карточке нет оценок качества и подробностей обучения, поэтому результаты для конкретных сценариев нужно проверять отдельно.

Для каких профессий подходит8

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

This model is frankenmerge from gemma-2b-it. Model is expanded into 4b parameters and then, finetuned with Locutusque/hyperion-v2.0 (50k)

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "frankenmerger/gemma-4b-instruct-v0.2"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
5ad0393

0 моделей