/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
8,2 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
gemma · dense
Опубликована
11 мар 2024

EveryoneLLM-7b-Gemma-Base

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая на базе Gemma языковая модель для ответов на инструкции и задач программирования.

63скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 мар 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

EveryoneLLM-7b-Gemma-Base — созданная сообществом объединённая языковая модель на архитектуре Gemma, опубликованная rombodawg. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и объединяет возможности нескольких дообученных сообществом моделей; особый акцент сделан на задачах программирования. В карточке указано использование шаблона Alpaca.

Модель содержит 8,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, а её длина контекста составляет 8192 токена. Доступны веса в формате safetensors. README описывает объединение моделей, но не перечисляет исходные модели. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с файлами репозитория и условиями исходных моделей. Возможны ошибки и нестабильное качество, особенно вне сценариев, представленных в объединённых моделях.

Сценарии применения

  • генерация ответов на пользовательские инструкции
  • помощь с написанием кода
  • объяснение фрагментов кода
  • решение общих текстовых запросов

Ограничения

README не называет модели, вошедшие в объединение, поэтому происхождение исходных возможностей и условия их лицензирования требуют отдельной проверки. Лицензия репозитория обозначена как other.

Для каких профессий подходит8

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

EveryoneLLM-7b-Gemma-Base image/jpeg

Quantizations:

GGUF

EveryoneLLM series of models made by the community, for the community.

This is the second version of Everyone-LLM using Gemma-7b, a model that combines the power of the large majority of powerfull fine-tuned LLM's made by the community, to create a vast and knowledgable LLM with various abilities with an extra emphasis on coding capabilities.

Prompt template: Alpaca

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction:
{prompt}
### Response:

The models that were used in this merger were as follow:

Thank you to the creators of the above ai models, they have full credit for the EveryoneLLM series of models. Without their hard work we wouldnt be able to achieve the great success we have in the open source community. 💗

This model was merges in 2 parts. The order of parts is listed bellow, then a copy and pastable version is bellow that.

image/png

models:
  - model: VAGOsolutions_SauerkrautLM-Gemma-7b
    parameters:
      weight: 1
  - model: macadeliccc_gemma-orchid-7b-dpo
    parameters:
      weight: 1
  - model: HuggingFaceH4_zephyr-7b-gemma-v0.1
    parameters:
      weight: 1
  - model: CorticalStack_gemma-7b-ultrachat-sft
    parameters:
      weight: 1
merge_method: task_arithmetic
base_model: gemma-7b-base
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16
models:
  - model: Gemma-Merge-1-7b
    parameters:
      weight: 1
  - model: openchat_openchat-3.5-0106-gemma
    parameters:
      weight: 1
  - model: TechxGenus_CodeGemma-7b
    parameters:
      weight: 1
merge_method: task_arithmetic
base_model: gemma-7b-base
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
89441e1

0 моделей