/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
Kitsunebi-v1-Gemma2-8k-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
9 сен 2024

Magot-v1-Gemma2-8k-9B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для диалогов и генерации более разнообразного текста и прозы.

37скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены10 сен 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4337

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6019

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2997

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4488

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0989

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3465

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Magot-v1-Gemma2-8k-9B — текстовая генеративная модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, созданная автором репозитория grimjim с помощью mergekit. Она объединяет grimjim/Kitsunebi-v1-Gemma2-8k-9B и anthracite-org/magnum-v3-9b-customgemma2 методом SLERP; вес вклада Magnum указан как 0,2.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и написания прозы с более разнообразными и менее ограниченными позитивной тональностью повествованиями. Контекст составляет 8192 токена. Автор сообщает о высокой, но не идеальной связности текста и тестировании при temperature 1 и minP 0.01. Репозиторий распространяется по лицензии Gemma.

Сценарии применения

  • написание художественной прозы
  • создание повествований с разнообразной тональностью
  • диалоговое общение с языковой моделью

Ограничения

Автор отмечает, что связность высокая, но не идеальная. В описании не заявлена поддержка конкретных языков.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Magot-v1-Gemma2-8k-9B

This repo contains a merge of pre-trained language models created using mergekit.

This model is an experiment in using merger as a method of making an Instruct-heavy model less constrained in its text generation.

Tested at temp=1, minP=0.01. Coherence is high, though not perfect. The low weight (0.2) infusion of the Magnum model provided needed variety to text generation. This model is being released because it is "good enough" and interesting. Inherent model safety is still strong due to Instruct base, but narratives are less bounded by positivity.

When used, metadata link backs to this model are appreciated. The motivation is curiosity regarding what people do with this.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - model: grimjim/Kitsunebi-v1-Gemma2-8k-9B
    layer_range: [0, 42]
  - model: anthracite-org/magnum-v3-9b-customgemma2
    layer_range: [0, 42]
merge_method: slerp
base_model: grimjim/Kitsunebi-v1-Gemma2-8k-9B
parameters:
  t:
   - value: 0.2
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
afae94a

0 моделей