Uploaded model
- Developed by: hanzla
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : google/gemma-2b
This gemma model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 000 токенов
- Параметры
- 2,5 млрд
- Размер весов
- 5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma · dense
- Базовая модель
- gemma-2b
- Опубликована
- 31 мар 2024
Ссылки
gemma-2b-datascience-instruct-v5
Производная модели hanzla/gemma-2b-datascience-instruct-v4.5. Дообученная на английском языке модель Gemma с 2,5 млрд параметров для генерации текста и инструкций, ориентированная на задачи анализа данных.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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.
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
Карточка модели hanzla/gemma-2b-datascience-instruct-v5 на Hugging Face совпадает с карточкой hanzla/gemma-2b-datascience-instruct-v4.5, поэтому описание составлено по ней.
hanzla/gemma-2b-datascience-instruct-v4.5 — дообученная модель hanzla на базе google/gemma-2b. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры Gemma с 2,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; название указывает на ориентацию на инструкции и задачи анализа данных, однако карточка не описывает конкретные сценарии или результаты обучения. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно до 8192 токенов. В README указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов на текстовые инструкции по анализу данных
- помощь с интерпретацией данных в текстовом диалоге
- составление пояснений к результатам анализа данных
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества, обучающих данных или проверенных сценариев применения, поэтому пригодность для конкретных задач анализа данных не подтверждена. Контекст ограничен 8192 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.9Разработка и данныеСтатистика, эксперименты и причинный анализAI помогает планировать эксперименты и делать статистически обоснованные выводы о связях и эффектах.18 задач2 881модель
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
- GemmaForCausalLM
- Ревизия весов
- a24149d