kyungeun/gemma-2-9b-it-mathinstruct
The kyungeun/gemma-2-9b-it-mathinstruct was trained using mathinstruct dataset on google/gemma-2-9b-it.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 9 млрд
- Размер весов
- 18,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 4 июл 2024
Ссылки
gemma-2-9b-it-mathinstruct
Чат-модель Gemma 2 на 9 млрд параметров, дообученная на MathInstruct для ответов на математические запросы.
26скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены16 июл 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
kyungeun/gemma-2-9b-it-mathinstruct — чат-модель на архитектуре Gemma 2, созданная дообучением google/gemma-2-9b-it на наборе MathInstruct. Она предназначена для генерации ответов на математические запросы и решения задач в диалоговом формате. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. В метаданных указан английский язык и библиотека Transformers.
Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о поддерживаемых разделах математики, поэтому качество решения конкретных классов задач по этим данным определить нельзя.
Сценарии применения
- решение математических задач в диалоге
- получение пошаговых объяснений математических решений
- генерация ответов на вопросы по математике на английском языке
Ограничения
Карточка не содержит оценок качества и не уточняет, какие разделы математики модель поддерживает лучше всего.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723модели
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Gemma2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 3b86aaf