/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,5 млрд
Размер весов
5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
gemma · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 июл 2024

martra-open-gemma-2b-it-dpo

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель Gemma 2B Instruct, выровненная методом DPO для генерации ответов и следования инструкциям, включая форматирование математических решений.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 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.

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

oopere/martra-open-gemma-2b-it-dpo — диалоговая модель на базе Google Gemma 2B Instruct, созданная автором репозитория с помощью выравнивания предпочтений DPO на наборе argilla/distilabel-capybara-dpo-7k-binarized. Она предназначена для генерации ответов в чате; пример из карточки показывает, что дообучение помогает следовать просьбе выражать ответ на математический запрос только формулами и символами. Модель использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM, содержит 2,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В метаданных указан английский язык.

Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии MIT. Карточка демонстрирует улучшение форматирования математического ответа, но не приводит систематических оценок качества; точность вычислений и следование инструкциям на других задачах требуют отдельной проверки.

Сценарии применения

  • ответы в текстовом чат-боте
  • соблюдение заданного формата ответа
  • запись математических вычислений символами
  • генерация кратких ответов на английском

Ограничения

В карточке приведён лишь отдельный пример математического ответа и нет систематических оценок качества. Пример не гарантирует точность вычислений или надёжность на других задачах.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

You can see the process with instructions for creating the model in the notebook: Aligning_DPO_gemma-2b.ipynb

To create it, we started with the google/gemma-2b-it model and applied DPO alignment using the distilabel-capybara-dpo-7k-binarized dataset.

Gemma is a family of lightweight, state-of-the-art open models from Google, built from the same research and technology used to create the Gemini models.

Row in the Dataset:

{'prompt': '<|user|>\nAssist me in calculating 9319357631 plus 595. Numbers and symbols only, please.<|end|>\n<|assistant|>\n', 'chosen': 'The sum of 9319357631 and 595 is 9319358226.<|end|>\n', 'rejected': 'The result of adding 9319357631 and 595 is 9319363626.<|end|>\n'}

Prompt: 3713841893836/4? Limit your response to mathematical expressions and symbols.

Response from the Base model:

To find the result of the division, we can simply divide the given number by 4: $$ \frac{3713841893836}{4} = 928460473459

Response from the fine-tuned model:

3713841893836 ÷ 4 = 928460473459

If you want to see how the model was created, you can check out the repository where the book's notebooks are kept up-to-date.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
e00b3e5

0 моделей