Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 8,2 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: gemma · dense
Опубликована: 23 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

Gemma-Merge-Test-7b

rombodawg

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Тестовое объединение нескольких дообученных моделей Gemma-7B для генерации текста и диалоговых ответов.

18скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

rombodawg/Gemma-Merge-Test-7b — тестовое объединение нескольких дообученных моделей Gemma-7B, выполненное методом task arithmetic. В состав объединения вошли Gemma 7B и варианты Gemma с инструктивным дообучением, включая OpenHermes, UltraChat и DPO; в README указаны нормализация весов и тип данных float16. Архитектура — плотная авторегрессионная GemmaForCausalLM, размер — 8,2 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. В README её прямо называют тестовым объединением и сообщают, что оно прошло проверку работоспособности; это не подтверждает качество ответов в прикладных сценариях.

Сценарии применения

генерация текстовых ответов на инструкции
создание диалогового чат-бота
эксперименты со слиянием моделей Gemma

Ограничения

В README модель представлена как тестовое объединение; подтверждена работоспособность, но не приведены оценки качества. Языки работы в предоставленных данных не обозначены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a test merge of some Gemma-7b finetunes using task_arithmatic. After testing it is confirmed to be working properly.

Merge config:

models:
  - model: gemma-7b-it-fp16
    parameters:
      weight: 1
  - model: CorticalStack_gemma-7b-ultrachat-sft
    parameters:
      weight: 1
  - model: cloudyu_google-gemma-7b-it-dpo-v1
    parameters:
      weight: 1
  - model: abideen_gemma-7b-openhermes
    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: 16b813f