/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9b
Опубликована
17 июл 2024

zephyr-gemma-2-9b-sft

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель на базе Gemma 2 9B для генерации ответов на текстовые запросы.

89скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 июл 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

zephyr-gemma-2-9b-sft — диалоговая модель генерации текста, созданная tanliboy дообучением Google Gemma 2 9B на наборе HuggingFaceH4/ultrachat_200k. Она предназначена для общения в формате вопросов и ответов и генерации ответов на текстовые запросы. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов.

В метаданных указан формат весов safetensors и лицензия Gemma. README приводит значение loss 1.0639 на оценочном наборе, но не описывает методику оценки или ограничения и не даёт оснований судить о качестве в конкретных сценариях.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация ответов на пользовательские запросы
  • создание разговорного помощника на базе Gemma 2

Ограничения

В README не описаны ограничения модели. Приведённое значение loss 1.0639 не сопровождается методикой оценки и само по себе не позволяет оценить качество ответов.

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

zephyr-gemma-2-9b-sft

This model is a fine-tuned version of google/gemma-2-9b on the HuggingFaceH4/ultrachat_200k dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.0639

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 3e-06
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.09620.99959511.0639

Framework versions

  • Transformers 4.43.0.dev0
  • Pytorch 2.3.1+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

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
dfe0da4

0 моделей