/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
8,2 млрд
Размер весов
19,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 апр 2024

google-gemma-10B-ko-chang

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Gemma на 8,2 млрд параметров для генерации текста и диалога на английском и корейском языках.

105скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 апр 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

lcw99/google-gemma-10B-ko-chang — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma, созданная слиянием слоёв self-attention английской и корейской моделей Gemma 7B. По описанию автора, в результате удвоено число attention heads, а модель рассчитана на работу с текстом на английском и корейском языках. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; размер по метаданным — 8,2 млрд параметров, нативное окно контекста — 8192 токена.

Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или конкретных результатов по отдельным задачам.

Сценарии применения

  • генерация ответов в англо-корейском чате
  • составление и продолжение текстов на корейском языке
  • составление и продолжение текстов на английском языке

Ограничения

В README не приведены количественные оценки качества и сравнительные тесты; заявленные возможности для широкого круга задач не сопровождаются конкретными результатами.

Для каких профессий подходит7

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

The Gemma Self-Attention Merged model is a large language model created by merging the self-attention layers of an English-based Gemma 7B model and a Korean-based Gemma 7B model. This merger allows the model to leverage the capabilities of both the English and Korean models, resulting in a more versatile and capable language model that can perform well on tasks involving both English and Korean text.

The key features of this merged model include:

  • Increased self-attention capacity with doubled number of attention heads
  • Ability to handle both English and Korean language input
  • Potential for improved performance on a wide range of natural language processing tasks

Chat template

system: system message...
B: user message...
A: assistant message...

Model Sources

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
1f52b21

0 моделей