/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
Gemmasutra-9B-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
26 ноя 2024

recoilme-gemma-2-9B-v0.5

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая Gemma 2 на 9 млрд параметров для чата, творческих диалогов и ролевой генерации текста.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 ноя 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.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2115

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4232

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,42

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7664

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3364

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5981

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.5 — объединённая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров, созданная автором recoilme с помощью mergekit и метода SLERP на основе TheDrummer/Gemmasutra-9B-v1 и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-9B. Она предназначена для генерации текста в чате, творческих диалогов и ролевых сценариев; карточка отмечает хорошее следование запросам. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов.

В репозитории указаны веса safetensors и библиотека Transformers. README рекомендует температуру генерации около 0,4. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение творческого диалога с чат-ботом
  • ролевая игра с текстовым персонажем
  • генерация длинных ответов по заданному сценарию

Ограничения

Карточка не сообщает о языках обучения или поддерживаемых языках; качество и надёжность ответов могут различаться в зависимости от запроса. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

fun creative uncensored model for chat and roleplay. good prompt follow.

try it online: https://t.me/charsaibot ollama: https://ollama.com/recoilme/recoilme-gemma2-9b-v0.5-q8_0.gguf

Use with low temp, ~0.4

merged

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-9B
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.25
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 42]
    model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-9B
  - layer_range: [0, 42]
    model: TheDrummer/Gemmasutra-9B-v1

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.30.06
IFEval (0-Shot)76.64
BBH (3-Shot)42.35
MATH Lvl 5 (4-Shot)2.11
GPQA (0-shot)11.52
MuSR (0-shot)12.16
MMLU-PRO (5-shot)35.55

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
41a4808

0 моделей