/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-llm2024-01
Библиотека
transformers
Опубликована
16 дек 2024

gemma-2-llm2024-dpo-02

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Языковая модель Gemma 2 с 9 млрд параметров для генерации текста и диалогов, преобразованная для использования в MLX.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 дек 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

testmoto/gemma-2-llm2024-dpo-02 — языковая модель для генерации текста на основе архитектуры Gemma 2. В метаданных указаны 9 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; модель доступна в формате safetensors и рассчитана на использование с Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Карточка сообщает о конверсии базовой модели testmoto/gemma-2-llm2024-01 в формат MLX с помощью mlx-lm 0.20.4; метаданные связывают её с этой же базовой моделью как с дообученной. Сведения о лицензии и языках в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация связного текста по запросу
  • ведение текстового диалога
  • составление черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Языковая поддержка и лицензия не установлены по предоставленным сведениям. Контекст ограничен 8192 токенами.

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

testmoto/gemma-2-llm2024-dpo-02

The Model testmoto/gemma-2-llm2024-dpo-02 was converted to MLX format from testmoto/gemma-2-llm2024-01 using mlx-lm version 0.20.4.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("testmoto/gemma-2-llm2024-dpo-02")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
3114bea

0 моделей