/ 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
8 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

gemma-2-2b-it-mt-sft-full_sardine

martimfasantos
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная диалоговая Gemma 2 на 2,7 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 авг 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

martimfasantos/gemma-2-2b-it-mt-sft-full_sardine — дообученная на наборе sardinelab/MT-pref диалоговая модель на базе google/gemma-2-2b-it. Она предназначена для генерации текста в формате диалога и может использоваться для ответов на запросы и других сценариев общения с языковой моделью. Модель имеет плотную архитектуру Gemma 2, содержит 2,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста — 8192 токена.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Языки и специализация дообучения подробно не описаны. Модель распространяется по лицензии Gemma.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание черновиков текста по запросу
  • эксперименты с дообучением Gemma 2 на предпочтениях

Ограничения

README не содержит сведений об оценке качества и конкретных ограничениях дообученной модели; её поведение может отличаться от базовой Gemma 2.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gemma-2-2b-it-mt-sft-full_sardine

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: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 32
  • total_eval_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.43.3
  • Pytorch 2.1.2+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
f07edcc

0 моделей

    Создать бенчмарк