/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,7 млрд
Размер весов
5,2 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-2b-it
Опубликована
5 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

gemma-2-2b-it-MT-SFT

martimfasantos
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Gemma 2 с 2,7 млрд параметров для машинного перевода текстов.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 дек 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

gemma-2-2b-it-MT-SFT — дообученная модель Google Gemma 2, подготовленная для машинного перевода на наборе sardinelab/MT-pref. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой Gemma2ForCausalLM и 2,7 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст перевода. Контекст модели — до 8192 токенов.

Модель подходит для перевода текстов в диалоговом формате. Метаданные также относят к её поддерживаемым задачам генерацию текста. Карточка не сообщает, какие языковые пары и направления перевода проверялись, поэтому нельзя определить её языковое покрытие и качество для конкретных пар. Модель распространяется под лицензией Gemma.

Сценарии применения

  • перевод текста между языками
  • перевод отдельных фраз и предложений
  • перевод небольших текстовых документов
  • генерация перевода в диалоговом интерфейсе

Ограничения

README не описывает языки, языковые пары, оценку качества или ограничения применения. Поддерживаемые языки перевода по имеющимся данным определить нельзя.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gemma-2-2b-it-MT-SFT

This model is a fine-tuned version of google/gemma-2-2b-it on the sardinelab/MT-pref dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 32
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.43.3
  • Pytorch 2.3.1+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
e560503

0 моделей

    Создать бенчмарк