/ 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-v0.4

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

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

29скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены18 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.

  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

    0,3406

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2562

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4727

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4406

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5967

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0846

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 — диалоговая модель на базе Gemma 2 с 9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения в формате чата. Согласно метаданным, модель является слиянием recoilme/Gemma-2-Ataraxy-Gemmasutra-9B-slerp и использует архитектуру Gemma2ForCausalLM.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. README не содержит дополнительных сведений о специализации или ограничениях модели.

Сценарии применения

  • ведение диалога с текстовым чат-ботом
  • генерация ответов на пользовательские запросы
  • составление и продолжение текста
  • создание диалогового прототипа

Ограничения

Модель ограничена текстовым вводом и выводом; сведения о её точности и предметной специализации отсутствуют в README. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит5

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-v0.4

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4"
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"])

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
2691f2c

0 моделей