/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9b-it-WPO-HB
Библиотека
transformers
Опубликована
20 авг 2024

gemma-2-9B-it-advanced-v2.1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слияние Gemma 2 9B для диалоговой генерации ответов, выполнения инструкций и творческого письма.

38скачиваний за 30 дней30лайковвеса обновлены14 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

Gemma Advanced V2.1 — диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная jsgreenawalt слиянием трёх дообученных моделей: WPO-HB, SimPO и SPPO-Iter3. Слияние выполнено методом della с помощью mergekit на базе google/gemma-2-9b-it. Модель содержит 9 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в диалоге. Автор отмечает хорошее следование инструкциям, отслеживание деталей сюжета и понимание ситуаций, а также сильные стороны в творческом письме и передаче психологии и эмоций персонажей. По наблюдениям автора, стиль отличается от родительских моделей, а поведение персонажей выглядит более сдержанным. Карточка предлагает использовать модель также как основу для дальнейших слияний.

Это экспериментально созданное слияние, поэтому описанные качества основаны на наблюдениях автора, а не на приведённых количественных оценках. В репозитории указаны веса Safetensors; отдельные GGUF-квантизации доступны в связанных репозиториях. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции в диалоге
  • написание творческих текстов и сцен
  • создание персонажей с последовательным поведением
  • отслеживание деталей сюжета в продолжении текста
  • разработка и сравнение новых слияний моделей

Ограничения

Оценки сильных сторон приведены автором по личным наблюдениям; в карточке нет количественных результатов. Язык лицензии не установлен по предоставленным данным.

Для каких профессий подходит4

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

Gemma Advanced V2.1

This is a merge of the 'smartest' advanced fine-tunes available for Gemma-2-9b-it. It includes WPO, SimPO, and SPPO. The merge was performed via the SOTA 'della' merge method. Merge parameters have been hand-tuned for best results. The Q8_0 quant is highly recommended until better quants come along.

Notes and observations:

  • The extreme temperature sensitivity from V1 has been fixed, no longer needs to be run at lower temperatures
  • Has a somewhat different writing style than any of the parent models
  • Great instruction following
  • Tracks plot details well and has good situational understanding
  • Seems to have a good understanding of psychology, emotions and creative writing
  • More 'sane' than base gemma-it, SPPO, or SimPO - not as prone to 'Cruella De Vil' or 'Evil Sorceress' like SPPO or SimPO, when portraying characters
  • Would likely serve as a good base for further merges
  • I'm looking for a job, if you're hiring. I'm a skilled Python developer who brings strong devops skills along with an ever-growing knowledge of machine learning pipelines and models. Message me if you want to talk about what I can bring to your team.
  • Overall, this feels like a very useful and successful merge.

Quantized GGUFs can be found here:

Thanks to everyone who was kind enough to provide quants!

I'll link to other quants as they appear.

sample ollama Modelfile

FROM /path/to/file/gemma-2-9B-it-advanced-v2.1-Q8_0.gguf
PARAMETER stop "<start_of_turn>"
PARAMETER stop "<end_of_turn>"
PARAMETER num_ctx 8192
TEMPLATE """<start_of_turn>user
{{ if .System }}{{ .System }} {{ end }}{{ .Prompt }}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
{{ .Response }}<end_of_turn>"""

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the della merge method using google/gemma-2-9b-it as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: google/gemma-2-9b-it 
  - model: wzhouad/gemma-2-9b-it-WPO-HB
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.6
  - model: princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO 
    parameters:
      density: 0.35
      weight: 0.6
  - model: UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3
    parameters:
      density: 0.25
      weight: 0.4
merge_method: della
base_model: google/gemma-2-9b-it
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
  lambda: 1.0
  epsilon: 0.1
dtype: float16

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
890f13f

0 моделей