/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
13 окт 2024

Gemma-2-Ataraxy-v4-Advanced-9B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая диалоговая модель Gemma 2 с 9 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы в контексте до 8192 токенов.

28скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены16 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.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3389

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6024

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2153

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4367

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7015

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4581

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma-2-Ataraxy-v4-Advanced-9B — слитая автором lemon07r диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Она объединяет модели lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25 методом SLERP с помощью mergekit; веса сохранены в формате safetensors, тип данных — bfloat16.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на текстовые запросы в диалоговом режиме. Заявленная длина контекста — 8192 токена. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; они дают ориентир по оцениванию следования инструкциям и рассуждений, но не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чат-боте
  • составление и продолжение текстов
  • ответы на вопросы по текстовому запросу
  • выполнение инструкций на естественном языке

Ограничения

В предоставленных данных не описаны специфические ограничения качества или применения. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит15

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-v4-Advanced-9B

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: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-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: zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25
  - layer_range: [0, 42]
    model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.30.83
IFEval (0-Shot)70.15
BBH (3-Shot)43.18
MATH Lvl 5 (4-Shot)6.12
GPQA (0-shot)11.86
MuSR (0-shot)16.29
MMLU-PRO (5-shot)37.41

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
a6c2e1d

0 моделей