delta-p2s
Merged checkpoint produced by the family-aware Delta-P2S experiment package.
Training base: ./runs/codegemma2b_to_gemma7b_S13_untie_a05/init/delta_p2s
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 8,2 млрд
- Размер весов
- 18,6 ГБ
- Архитектура
- gemma · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 16 сен 2026
Ссылки
DeltaP2S-Gemma7B-DeltaP2S-CodeGemma2B-Code-S13-a05
Объединённый экспериментальный чекпойнт семейства Gemma для генерации текста, созданный в рамках Delta-P2S на основе перехода от CodeGemma 2B к Gemma 7B.
225скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 2026
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
DeltaP2S-Gemma7B-DeltaP2S-CodeGemma2B-Code-S13-a05 — объединённый чекпойнт, созданный пакетом экспериментов Delta-P2S с учётом семейства моделей. README указывает, что в основе эксперимента лежит переход от CodeGemma 2B к Gemma 7B; метаданные описывают модель как плотную авторегрессионную Gemma с 8,2 млрд параметров и контекстом 8192 токена.
Модель предназначена для генерации текста. В названии и описании эксперимента указана связь с CodeGemma, однако конкретные сценарии для кода, языки программирования и сравнительные результаты не приведены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация текста
- эксперименты с переносом параметров между моделями Gemma и CodeGemma
- исследование объединения чекпойнтов разных размеров
Ограничения
README не приводит результатов оценки или подтверждённых языков и сценариев применения; связь с кодом следует только из названия эксперимента. Лицензия не указана в предоставленных данных.
Для каких профессий подходит3
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.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GemmaForCausalLM
- Ревизия весов
- 0914430