/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
magnum-v3-9b-customgemma2
Библиотека
transformers
Опубликована
17 окт 2024

Aster-G2-9B-v1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

25скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены19 янв 2025

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

Aster-G2-9B-v1 — языковая модель для генерации текста, созданная автором tssst путём слияния нескольких моделей семейства Gemma 2 с помощью mergekit. В процессе использованы методы SLERP и Model Stock; среди исходных моделей указаны диалоговые Gemma 2, Magnolia, Magnum и модель, дообученная на текстах Gutenberg.

Модель с архитектурой Gemma2ForCausalLM содержит 9 млрд параметров, рассчитана на контекст до 8192 токенов и поддерживает диалоговый режим. Её можно применять для генерации ответов и продолжения текста; README описывает цель слияния как создание умной базовой модели с более разнообразным стилем. В метаданных указан формат safetensors и библиотека Transformers. Лицензия и подтверждённый набор языков в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация диалоговых ответов
  • продолжение текста по заданному началу
  • создание текстовых черновиков
  • свободное общение с языковой моделью

Ограничения

README не приводит количественных оценок качества или подробностей тестирования. В предоставленных данных не указана лицензия.

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

Image from google images

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP method to create an intermediate model. I used the Model Stock merge method after, using the SLERP model as a base.

The idea was to make a nice and smart base model and add in a few pinches of spice.

For some reason it wouldn't let me use any other merge method- it gave me ModelReference errors about my intermediary model for every method except Model Stock for some reason. I'll see if I can fix it and upload my intended task-arithmetic version as a v2.

This is the only one of my like 700 merges that I think uses something novel/interesting enough in its creation to merit an upload.

Named after the aster, a purple-violet star-shaped perennial flower. It's pretty and has a huge family, much like this model.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

# THIS YAML CONFIGURATION WAS USED TO CREATE THE INTERMEDIARY MODEL.
# slices:
#   - sources:
#     - model: anthracite-org/magnum-v3-9b-customgemma2
#       layer_range: [0, 42]
#     - model: nbeerbower/gemma2-gutenberg-9B
#       layer_range: [0, 42]
# merge_method: slerp
# base_model: nbeerbower/gemma2-gutenberg-9B
# parameters:
#   t:
#     - filter: self_attn
#       value: [0.2, 0.5, 0.4, 0.7, 1]
#     - filter: mlp
#       value: [1, 0.5, 0.3, 0.4, 0.2]
#     - value: 0.5
# dtype: float16

# THIS YAML CONFIGURATION WAS USED TO CREATE ASTER. The E: model is the intermediate
# model created in the previous config.
models:
  - model: E:/models/mergekit/output/intermediate/
  - model: BeaverLegacy/Smegmma-Deluxe-9B-v1
    parameters:
      weight: 0.3
  - model: ifable/gemma-2-Ifable-9B
    parameters:
      weight: 0.3
  - model: UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3
    parameters:
      weight: 0.15
  - model: grimjim/Magnolia-v1-Gemma2-8k-9B
    parameters:
      weight: 0.25
merge_method: model_stock
base_model: E:/models/mergekit/output/intermediate/
dtype: float16

Alright, now back to smashing models together and seeing what happens...

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
e3fc6af

0 моделей