/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
Darkest-muse-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
25 окт 2024

Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая 9-миллиардная модель Gemma 2 для творческого письма, историй и диалоговой генерации текста.

37скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены29 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

    0,4541

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3473

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4346

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6054

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,725

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2334

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B — слитая языковая модель на архитектуре Gemma 2, разработанная lemon07r с помощью mergekit и метода SLERP. В состав входят lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B и sam-paech/Darkest-muse-v1; размер модели — 9 млрд параметров, формат весов — safetensors, максимальный контекст — 8192 токена.

Модель предназначена прежде всего для творческого письма: создания историй, художественной прозы и выразительных диалогов. Автор также описывает её как универсальную модель для диалогового и общего применения и отмечает, что разработка опиралась на эксперименты и отзывы пользователей.

Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке. Лицензия — Gemma. README не приводит количественных результатов тестирования или подробностей об ограничениях; качество генерации может зависеть от запроса и сценария использования.

Сценарии применения

  • написание художественных рассказов
  • продолжение черновика художественной прозы
  • генерация идей и сюжетных сцен
  • создание выразительных диалогов персонажей
  • общение с текстовым чат-ботом

Ограничения

Модель в первую очередь ориентирована на творческое письмо; README не приводит количественных результатов тестирования, поэтому качество для других задач не подтверждено. Лицензия Gemma распространяется на использование модели.

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-v4d-9B

For all intents and purposes, we can consider this the best "all rounder" of the Ataraxy. While primarily made with creative writing in mind, this one has done well in testing, and was made based on a lot of what I've discovered through trial, experimentation, testing and feedback from others.

Is this the best Ataraxy model? Not sure. I made a lot of variations, and quite honestly most of them aren't great, or at least as good as the very first version. The v2 series could do well in writing tests, but was a little too over the top and sloppy. The v3 series was a return to roots, and is a lot closer to v1, and can be considered v1 but slightly better or different and where we start to see some improvements in some areas. v4 is where we see further improvements, especially in overall or general use, even though my primary goal was writing ability. People seem to really like the very first version of Ataraxy, even if it doesn't do as well in various benchmarks. I hope this one comes close to beating it's predecessor, but if it doesn't I will keep trying.

All the Ataraxy series are primarily made for writing ability, but after some threshold, it started to get hard to tell, and even test for writing performance because they were all pretty good. Hopefully with some feedback we can continue to seek improvements.

Quants

Provided by @mradermacher

GGUF Static: https://huggingface.co/mradermacher/Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B-GGUF

GGUF IMatrix: https://huggingface.co/mradermacher/Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B-i1-GGUF

Leaderboards

Open LLM Leaderboard 2 (12B and under)

Open LLM 2

Merge Details

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

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-v4c-9B
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t: 0.25
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 42]
    model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: sam-paech/Darkest-muse-v1

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
3d92341

0 моделей