/ 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
14 окт 2024

Gemma-2-Ataraxy-v4a-Advanced-9B

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая 9-миллиардная модель Gemma 2 для диалоговой генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

29скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4489

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7135

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,344

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4309

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5988

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2115

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma-2-Ataraxy-v4a-Advanced-9B — объединённая текстовая языковая модель, созданная lemon07r методом SLERP с помощью mergekit на основе lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25. Модель построена на архитектуре Gemma 2, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговых сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст; родной контекст составляет 8192 токена.

В README приведены результаты оценивания на IFEval и BBH, но их недостаточно, чтобы делать выводы о качестве в иных задачах. В доступных материалах лицензия и поддерживаемые естественные языки не указаны.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание связного текста по текстовой подсказке
  • следование инструкциям в текстовом чате

Ограничения

В README нет сведений о лицензии и поддерживаемых языках. Результаты оценивания приведены только для отдельных тестов и не характеризуют качество во всех сценариях.

Для каких профессий подходит8

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-v4a-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: 0.25
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 42]
    model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.30.13
IFEval (0-Shot)71.35
BBH (3-Shot)42.74
MATH Lvl 5 (4-Shot)2.19
GPQA (0-shot)12.53
MuSR (0-shot)15.18
MMLU-PRO (5-shot)36.77

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
a571ddc

0 моделей