/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9B-it-advanced-v2.1
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2024

Gemma-2-Ataraxy-Advanced-9B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста, диалогов и творческого письма.

30скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены3 окт 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4244

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5889

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3356

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5516

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3761

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1979

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma-2-Ataraxy-Advanced-9B — слитая методом SLERP разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. По данным карточки, она объединяет jsgreenawalt/gemma-2-9B-it-advanced-v2.1 и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-9B; использует библиотеку Transformers и формат Safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе творческого письма. Контекстное окно — 8192 токена. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard по IFEval и BBH, но сведений о поддерживаемых естественных языках и лицензии нет. Автор README называет модель тестовой, поэтому её качество и пригодность для практического применения не следует считать подтверждёнными.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • ведение диалога с пользователем
  • написание художественных текстов

Ограничения

В README модель названа тестовой. Поддерживаемые языки и лицензия в доступных сведениях не указаны.

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-Ataraxy-Advanced-9B

Another test model that you should probably ignore.

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: jsgreenawalt/gemma-2-9B-it-advanced-v2.1
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 42]
    model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: jsgreenawalt/gemma-2-9B-it-advanced-v2.1

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.25.07
IFEval (0-Shot)55.16
BBH (3-Shot)41.16
MATH Lvl 5 (4-Shot)0.15
GPQA (0-shot)11.41
MuSR (0-shot)6.51
MMLU-PRO (5-shot)36.04

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
856bde5

0 моделей