Uploaded model
- Developed by: mahiatlinux
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-2b-bnb-4bit
This gemma model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 2,5 млрд
- Размер весов
- 10 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma · dense
- Базовая модель
- gemma-2b-bnb-4bit
- Опубликована
- 17 мар 2024
Ссылки
MasherAI-2B-v0.1
Дообученная 2,5-миллиардная модель Gemma для генерации текста и диалогов на английском языке.
21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 апр 2025
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
MasherAI-2B-v0.1 — языковая модель mahiatlinux для генерации текста и диалогов, дообученная на базе unsloth/gemma-2b-bnb-4bit с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная модель семейства Gemma с архитектурой GemmaForCausalLM и 2,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, а её контекстное окно составляет 8192 токена. Модель опубликована в форматах PyTorch и safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Модель подходит для текстовых диалогов и генерации ответов на английском языке. Карточка не описывает конкретную специализацию, обучающие данные или результаты оценки качества, поэтому пригодность для узких задач следует проверять отдельно.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- поддержание диалога на английском языке
- создание черновиков и продолжение текста
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества, описания обучающих данных или специализации для конкретной области. Поддержка языков помимо английского не заявлена.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GemmaForCausalLM
- Ревизия весов
- bdf7672