Uploaded model
- Developed by: rawsh
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-2-2b
This gemma2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 2,7 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma2 · dense
- Базовая модель
- gemma-2-2b
- Опубликована
- 23 сен 2024
Ссылки
mirrorgemma-2-2b-SFT
Дообученная на базе Gemma 2 текстовая модель для генерации текста по запросу.
19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 сен 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
rawsh/mirrorgemma-2-2b-SFT — текстовая модель генерации на архитектуре Gemma 2, разработанная rawsh и дообученная на базе unsloth/gemma-2-2b с помощью Unsloth и TRL. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу; карточка не уточняет специализированные сценарии обучения или использования. Модель содержит 2,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а длина контекста составляет 8192 токена. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста
- составление черновиков по текстовой инструкции
- ответы на текстовые запросы
- эксперименты с дообученной Gemma 2
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества и не описывает специализированные возможности модели.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 341модельII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Gemma2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 0ec8c2e