Дообученная на текстах из Gutenberg диалоговая модель Gemma 2 с 9 млрд параметров для генерации ответов и продолжения текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
0,1979
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
0,4127
Публичная таблицадругая ревизия
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B — диалоговая текстовая модель на базе UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3, дообученная автором репозитория на наборах jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 и nbeerbower/gutenberg2-dpo методом ORPO. Модель использует плотную архитектуру Gemma 2 с 9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 8192 токена. В метаданных указана библиотека Transformers и лицензия Gemma.
Модель предназначена для диалоговой генерации ответов и продолжения текста. README приводит результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 29,82, IFEval — 71,71 и BBH — 41,08; подробности оценки в карточке не раскрыты. Показатели не гарантируют качество для конкретных задач. Лицензия Gemma может ограничивать условия применения; перед использованием следует свериться с её условиями.
В README приведены лишь отдельные результаты бенчмарков без подробной методики и оценок для прикладных сценариев. Условия лицензии Gemma могут ограничивать использование.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3 finetuned on jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 and nbeerbower/gutenberg2-dpo.
ORPO finetuned using 2x A40 for 3 epochs.
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 29.82 |
| IFEval (0-Shot) | 71.71 |
| BBH (3-Shot) | 41.08 |
| MATH Lvl 5 (4-Shot) | 3.47 |
| GPQA (0-shot) | 10.63 |
| MuSR (0-shot) | 17.30 |
| MMLU-PRO (5-shot) | 34.75 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…