/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
8 окт 2024

Gemma-2-Ataraxy-v3b-9B

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

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

26скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены8 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

    0,4205

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2153

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6809

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5908

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4489

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3331

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma-2-Ataraxy-v3b-9B — экспериментальная объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP. В объединении использованы nbeerbower/Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B и wzhouad/gemma-2-9b-it-WPO-HB; размер модели — 9 млрд параметров, формат весов — safetensors, длина контекста — 8192 токена. Разработчик описывает её как тестовую модель.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Языки применения и специальные предметные области в карточке не обозначены. Указана лицензия Gemma; при использовании необходимо соблюдать её условия.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание диалоговых ответов
  • тестирование объединённых языковых моделей

Ограничения

Карточка называет модель тестовой и не приводит оценок качества или подтверждённых языков поддержки. Для использования нужно учитывать условия лицензии Gemma.

Для каких профессий подходит4

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-v3b-9B

Another test model.

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: wzhouad/gemma-2-9b-it-WPO-HB
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: nbeerbower/Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: wzhouad/gemma-2-9b-it-WPO-HB

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
de8bbac

0 моделей