/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,7 млрд
Размер весов
5,2 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-2b
Опубликована
25 сен 2024

step_val_25_gemma-2-2b_hs2_iter1_sftsd2

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная версия Gemma 2 на 2,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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 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

jkazdan/step_val_25_gemma-2-2b_hs2_iter1_sftsd2 — дообученная модель Google Gemma 2, созданная на основе google/gemma-2-2b. Это плотная причинно-языковая модель примерно на 2,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. В репозитории указаны формат safetensors и контекст до 8192 токенов.

Карточка сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных и приводит значение loss 1,0950 на оценочном наборе; подробности назначения и обучения не раскрыты. Лицензия — Gemma License. Базовая модель описана как компактная англоязычная модель для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и диалоговых приложений; эти возможности не подтверждены отдельной оценкой данной версии.

Сценарии применения

  • генерация текста
  • создание диалоговых приложений
  • ответы на вопросы
  • суммаризация текста

Ограничения

Данные дообучения и целевое назначение этой версии не описаны, а приведённая оценка ограничена значением loss без методики и сравнений. Английский язык указан для базовой модели, но языки этой дообученной версии отдельно не подтверждены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

step_val_25_gemma-2-2b_hs2_iter1_sftsd2

This model is a fine-tuned version of google/gemma-2-2b on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.0950
  • Num Input Tokens Seen: 1470072

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 8e-06
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 2
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: constant_with_warmup
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
  • training_steps: 25

Training results

Training LossEpochStepValidation LossInput Tokens Seen
No log001.39560
1.1880.051151.2111295904
1.16470.1021101.1523591104
1.13860.1532151.1210883280
1.09040.2042201.10201177976
1.08950.2553251.09501470072

Framework versions

  • Transformers 4.44.0
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
908e27b

0 моделей