/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
gemma2 · dense
Опубликована
18 сен 2024

recoilme-gemma-2-9B-v0.2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая диалоговая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и общения.

35скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены15 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.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3289

    text-generation 0,3305
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4686

    text-generation 0,4099
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0831

    text-generation 0,0529
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6031

    text-generation 0,6026
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4122

    text-generation 0,4163
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7592

    text-generation 0,2747
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.2 — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и общения в чат-сценариях; в карточке также приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH.

Модель принимает текст и генерирует текст, использует контекст длиной до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с атрибуцией, но ограничивает коммерческое применение. README не описывает поддерживаемые языки и конкретные сценарии сверх диалога и генерации текста.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов в чат-боте
  • составление текстовых ответов по запросу

Ограничения

Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. Данных о поддерживаемых языках и специализированных возможностях в предоставленной карточке нет.

Для каких профессий подходит6

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

recoilme-gemma-2-9B-v0.2

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.2"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.30.05
IFEval (0-Shot)75.92
BBH (3-Shot)43.03
MATH Lvl 5 (4-Shot)5.29
GPQA (0-shot)10.51
MuSR (0-shot)10.40
MMLU-PRO (5-shot)35.15

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
2c9f333

0 моделей