Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: EZO-Common-9B-gemma-2-it
Библиотека: transformers
Опубликована: 1 апр 2025

Ссылки

Gemma2-Alicia-9B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая 9-миллиардная чат-модель Gemma 2 для генерации текста и ответов на инструкции на английском и японском языках.

24скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены1 апр 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.

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

Yamatazen/Gemma2-Alicia-9B — объединённая чат-модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе нескольких дообученных моделей Gemma 2. В объединение вошли модели для японского языка и гуманитарных тем, а также модели для психологических диалогов и свободного общения.

Модель предназначена для генерации текста и ответов в формате чата. Её можно применять для диалогов, ответов на инструкции и создания текстов; в метаданных указаны английский и японский языки. Размер составляет 9 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors для Transformers.

Карточка не сообщает лицензию и не приводит собственных оценок качества или подробных ограничений. Поскольку в составе есть модели с разной специализацией, ответы могут различаться по стилю и надёжности; пригодность для конкретных сценариев следует оценить отдельно.

Сценарии применения

ведение диалогов на английском языке
ведение диалогов на японском языке
ответы на пользовательские инструкции
генерация текстов на гуманитарные темы
психологические беседы и поддерживающие ответы

Ограничения

В карточке нет сведений о лицензии и собственных оценках качества. Результаты модели могут зависеть от смешения источников с разными специализациями; качество для конкретной задачи не подтверждено.

Для каких профессий подходит6

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 IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/png

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using mergekit-community/Tigers-Abliterated-9B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: mergekit-community/Tigers-Abliterated-9B
models:
  - model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B
    parameters:
      density: 0.75
      weight: 1.0
  - model: allura-org/G2-9B-Aletheia-v1
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.6
  - model: ehristoforu/Gemma2-9B-it-psy10k-mental_health
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: AXCXEPT/EZO-Common-9B-gemma-2-it
    parameters:
      density: 0.3
      weight: 0.5
  - model: AXCXEPT/EZO-Humanities-9B-gemma-2-it
    parameters:
      density: 0.3
      weight: 0.5
merge_method: ties
dtype: bfloat16
parameters:
  normalize: true

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: a8ebaed