/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma2-gutenberg-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2024

Gemma-2-Ataraxy-Remix-9B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная объединённая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

26скачиваний за 30 дней6лайковвеса 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.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4372

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2017

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5892

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3389

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4239

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7083

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma-2-Ataraxy-Remix-9B — экспериментальная разговорная языковая модель на 9 млрд параметров, созданная lemon07r методом Model Stock merge. Она объединяет несколько вариантов Gemma 2, включая unsloth/gemma-2-9b-it в качестве базовой модели, и предназначена для генерации текста и ответов в диалоге. Модель использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, работает с текстом и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Автор описывает её как тестовую модель и предупреждает, что качество может быть низким. В README приведены результаты отдельных оценок Open LLM Leaderboard, но они не подтверждают пригодность для конкретных сценариев. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • составление ответов в диалоге
  • эксперименты со слиянием языковых моделей

Ограничения

Автор помечает модель как тестовую и предупреждает, что качество может быть низким. В предоставленных данных нет сведений о лицензии.

Для каких профессий подходит3

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-2-Ataraxy-Remix-9B

Another test model. Ignore this for now. Probably wont be good but I am testing a lot of stuff.

GGUF to Try

https://huggingface.co/lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-Remix-9B-Q8_0-GGUF

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using unsloth/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:

base_model: unsloth/gemma-2-9b-it
dtype: bfloat16
merge_method: model_stock
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 42]
    model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v2a-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: jsgreenawalt/gemma-2-9B-it-advanced-v2.1
  - layer_range: [0, 42]
    model: ifable/gemma-2-Ifable-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3
  - layer_range: [0, 42]
    model: princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO
  - layer_range: [0, 42]
    model: wzhouad/gemma-2-9b-it-WPO-HB
  - layer_range: [0, 42]
    model: nbeerbower/gemma2-gutenberg-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: grimjim/Gemma2-Nephilim-v3-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: recoilme/Gemma-2-Ataraxy-Gemmasutra-9B-slerp
  - layer_range: [0, 42]
    model: UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3
  - layer_range: [0, 42]
    model: unsloth/gemma-2-9b-it

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.29.21
IFEval (0-Shot)70.83
BBH (3-Shot)41.59
MATH Lvl 5 (4-Shot)1.28
GPQA (0-shot)11.86
MuSR (0-shot)13.72
MMLU-PRO (5-shot)35.99

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
9f6c7d6

0 моделей