/ 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
29 авг 2024

gemma-2-2b-tulu-v2-mix

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная 2,7-миллиардная модель Gemma 2 для генерации текста и диалоговых приложений с контекстом до 8192 токенов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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

kykim0/gemma-2-2b-tulu-v2-mix — дообученная модель семейства Gemma 2, созданная на основе google/gemma-2-2b. Это плотная языковая модель с 2,7 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев.

Модель подходит для продолжения текста и создания чат-приложений на базе компактной языковой модели. README не содержит подробностей о данных дообучения и заявленных сценариях, кроме результата оценки Loss 0.5420. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Gemma.

Сценарии применения

  • генерация и продолжение текста
  • создание диалогового чат-бота
  • ответы на текстовые запросы
  • прототипирование приложений на компактной языковой модели

Ограничения

README не описывает конкретные ограничения и состав обучающих данных; указан только результат оценки Loss 0.5420. Модель унаследовала ограничения базовой Gemma 2 и условия её лицензии.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gemma-2-2b-tulu-v2-mix-nop

This model is a fine-tuned version of google/gemma-2-2b on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5420

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: 2e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 32
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.10971.000025480.9125
0.7982.000050960.6450
0.58663.000076440.5420

Framework versions

  • Transformers 4.42.2
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.14.6
  • 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
babb85a

0 моделей