/ 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
6 окт 2024

Gemma-2-Ataraxy-v3i-9B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

28скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены7 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.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1533

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5626

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3181

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4203

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,328

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4166

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma-2-Ataraxy-v3i-9B — экспериментальная разговорная языковая модель на 9 млрд параметров, созданная автором lemon07r слиянием моделей семейства Gemma 2. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге, с особым акцентом на художественное письмо. В основе слияния использована unsloth/gemma-2-9b-it; также объединены ifable/gemma-2-Ifable-9B, nbeerbower/Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B и wzhouad/gemma-2-9b-it-WPO-HB. Применён метод слияния della через mergekit.

Модель принимает текст и выдаёт текст. Архитектура — плотная Gemma2ForCausalLM; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Карточка описывает версию как экспериментальную и отмечает, что один из исходных компонентов может давать чрезмерно тяжёлый стиль или повторяющиеся некачественные фрагменты. Языки отдельно не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • написание художественных текстов и прозы
  • продолжение литературного фрагмента
  • генерация ответов в текстовом диалоге

Ограничения

Автор характеризует модель как экспериментальную и сообщает, что компоненты слияния могут приводить к чрезмерно тяжёлому стилю и повторяющимся некачественным фрагментам. Языки модели и лицензия в предоставленных данных не установлены.

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-v3i-9B

Another experimental model. This one is in the vein of advanced 2.1, but we replace the simpo model used in the original recipe, with a different simpo model, that was more finetuned with writing in mind, ifable. We also use another writing model, which was trained on gutenberg. We use this one at a higher density because SPPO, on paper is the superior training method, to simpo, and quite frankly, ifable is finicky to work with, and can end up being a little too strong.. or heavy in merges. It's a very strong writer but it introduced quite a bit slop in v2.

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

GGUF

https://huggingface.co/lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3i-9B-Q8_0-GGUF

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the della 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: della
parameters:
  epsilon: 0.1
  int8_mask: 1.0
  lambda: 1.0
  normalize: 1.0
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 42]
    model: unsloth/gemma-2-9b-it
  - layer_range: [0, 42]
    model: wzhouad/gemma-2-9b-it-WPO-HB
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.6
  - layer_range: [0, 42]
    model: nbeerbower/Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B
    parameters:
      density: 0.35
      weight: 0.6
  - layer_range: [0, 42]
    model: ifable/gemma-2-Ifable-9B
    parameters:
      density: 0.25
      weight: 0.4

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.21.29
IFEval (0-Shot)42.03
BBH (3-Shot)38.24
MATH Lvl 5 (4-Shot)0.15
GPQA (0-shot)10.40
MuSR (0-shot)1.76
MMLU-PRO (5-shot)35.18

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
ac8ea64

0 моделей