/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,7 млрд
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
31 июл 2024

gemma-2-2b-it

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Квантованная разговорная Gemma 2 на 2,7 млрд параметров для генерации текста и диалоговых приложений.

26 794скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены3 сен 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

unsloth/gemma-2-2b-it — разговорная версия Gemma 2 от Google, опубликованная Unsloth в формате safetensors и напрямую квантизированная до 4 бит с помощью bitsandbytes. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 2,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения; она принимает текст и выдаёт текст. Указанная длина контекста — 8192 токена. Карточка Unsloth описывает ноутбуки для дообучения Gemma 2 и экспорта моделей, а не специализированную область применения этого чекпойнта.

Модель подходит для диалоговых приложений, генерации продолжений и прототипирования текстовых помощников. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать её условия. Карточка указывает на 4-битную квантизацию, поэтому характеристики могут отличаться от исходной версии Gemma 2.

Сценарии применения

  • создание англоязычного чат-бота
  • генерация продолжений текста
  • ответы на текстовые запросы
  • прототипирование разговорного помощника

Ограничения

Поддержка русского языка не заявлена; в метаданных указан английский. Это 4-битная квантизированная версия, поэтому её поведение и характеристики могут отличаться от исходного чекпойнта.

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

Finetune Gemma 2, Llama 3.1, Mistral 2-5x faster with 70% less memory via Unsloth!

Directly quantized 4bit model with bitsandbytes.

We have a Google Colab Tesla T4 notebook for Gemma 2 (2B) here: https://colab.research.google.com/drive/1weTpKOjBZxZJ5PQ-Ql8i6ptAY2x-FWVA?usp=sharing

We have a Google Colab Tesla T4 notebook for Gemma 2 (9B) here: https://colab.research.google.com/drive/1vIrqH5uYDQwsJ4-OO3DErvuv4pBgVwk4?usp=sharing

✨ Finetune for Free

All notebooks are beginner friendly! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.

Unsloth supportsFree NotebooksPerformanceMemory use
Llama 3 (8B)▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Gemma 2 (9B)▶️ Start on Colab2x faster63% less
Mistral (9B)▶️ Start on Colab2.2x faster62% less
Phi 3 (mini)▶️ Start on Colab2x faster63% less
TinyLlama▶️ Start on Colab3.9x faster74% less
CodeLlama (34B) A100▶️ Start on Colab1.9x faster27% less
Mistral (7B) 1xT4▶️ Start on Kaggle5x faster*62% less
DPO - Zephyr▶️ Start on Colab1.9x faster19% less

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
457f2e1

0 моделей