/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
26 янв 2025

mergekit-ties-rraxdhv

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая методом TIES модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

33скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 янв 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.

  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.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,391

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,04

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3079

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4202

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1123

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5184

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

mergekit-community/mergekit-ties-rraxdhv — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная сообществом с помощью mergekit. В основе слияния лежит unsloth/gemma-2-9b-it; в него также включены anthracite-org/magnum-v3-9b-customgemma2, rtzr/ko-gemma-2-9b-it, flammenai/Mahou-1.3-gemma2-9B и AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_gemma-2-9b-CyberSecurity. Использован метод TIES.

Модель содержит 9 млрд параметров и принимает текст для генерации продолжений и ответов в диалогах. Контекст — до 8192 токенов. В репозитории указаны веса SafeTensors и поддержка Transformers. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • продолжение текста по заданному фрагменту
  • создание черновиков и формулировок
  • ответы на вопросы в текстовом формате

Ограничения

В предоставленных данных не указаны конкретные языки обучения или оценки качества; ответы могут требовать проверки. Доступные сведения не содержат условий лицензии.

Для каких профессий подходит7

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

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using unsloth/gemma-2-9b-it as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: unsloth/gemma-2-9b-it
merge_method: ties

slices:
  - sources:
      - model: unsloth/gemma-2-9b-it
        layer_range: [0, 42]
        parameters:
          density: 0.5
          weight: 0.3
      - model: rtzr/ko-gemma-2-9b-it
        layer_range: [0, 42]
        parameters:
          density: 0.45
          weight: 0.4
      - model: AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_gemma-2-9b-CyberSecurity
        layer_range: [0, 42]
        parameters:
          density: 0.4
          weight: 0.1
      - model: anthracite-org/magnum-v3-9b-customgemma2
        layer_range: [0, 42]
        parameters:
          density: 0.45
          weight: 0.15
      - model: flammenai/Mahou-1.3-gemma2-9B
        layer_range: [0, 42]
        parameters:
          density: 0.5
          weight: 0.05
    merge_mode: cat
    dtype: bfloat16

parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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
27862d9

0 моделей