/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-Ifable-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
28 сен 2024

Gemma-2-Ataraxy-v2-9B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слияние Gemma 2 9B для диалогов, выполнения инструкций и творческой генерации текста.

48скачиваний за 30 дней20лайковвеса обновлены30 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 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

    0,4221

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3484

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2136

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5766

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0846

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3423

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma 2 Ataraxy v2 9B — диалоговая языковая модель, созданная lemon07r на основе слияния моделей ifable/gemma-2-Ifable-9B и jsgreenawalt/gemma-2-9B-it-advanced-v2.1. Веса объединены методом SLERP с помощью mergekit; модель использует архитектуру Gemma 2 и формат Gemma 2.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста, ответов на инструкции и творческого письма. Разработчик отмечает, что версия v2 немного лучше пишет, чем первая Ataraxy 9B, но может чаще выдавать лишний или неудачный текст и имеет другие проблемы; это скорее альтернативная версия, чем однозначное улучшение. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, работает с контекстом до 8192 токенов. Данные README не указывают лицензию или поддерживаемые языки.

Сценарии применения

  • написание творческих текстов
  • генерация ответов в диалоговом ассистенте
  • выполнение текстовых инструкций
  • продолжение заданного текста

Ограничения

По описанию автора, версия v2 может выдавать больше лишнего или неудачного текста и имеет некоторые другие проблемы по сравнению с v1. Язык обучения и лицензия в предоставленных источниках не обозначены.

Для каких профессий подходит6

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 v2 9B

Finally, after much testing, a sucessor to the first Gemma 2 Ataraxy 9B. Same kind of recipe, using the same principles, same concept as the last Ataraxy. It's not quite a better overall model, v1 is more well rounded, v2 is a little better at writing but has a little more slop and some other issues. consider this a sidegrade.

Ataraxy

GGUF / EXL2 Quants

Bartowski quants (imatrix): https://huggingface.co/bartowski/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B-GGUF

Mradermacher quants (static): https://huggingface.co/mradermacher/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B-GGUF

Mradermacher quants (imatrix): https://huggingface.co/mradermacher/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B-i1-GGUF

Bartowski and mradermacher use different calibration data for their imatrix quants I believe, and the static quant of course uses none. Pick your poison.

More coming soon.

Format

Use Gemma 2 format.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

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

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: ifable/gemma-2-Ifable-9B
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: jsgreenawalt/gemma-2-9B-it-advanced-v2.1
  - layer_range: [0, 42]
    model: ifable/gemma-2-Ifable-9B

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.19.16
IFEval (0-Shot)21.36
BBH (3-Shot)39.80
MATH Lvl 5 (4-Shot)0.83
GPQA (0-shot)12.30
MuSR (0-shot)4.88
MMLU-PRO (5-shot)35.79

Second highest ranked open weight model in EQ-Bench.

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
6a0f164

0 моделей