/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT-GP-gemma-2-RAt0.75v0.1RAv0.1-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
11 окт 2024

MT-GI-gemma-2-9B

Генерация текстаТекст → текст

Объединённая методом SLERP 9-миллиардная разговорная модель Gemma 2 для генерации текста и ответов на запросы.

20скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 окт 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

MT-GI-gemma-2-9B — объединённая разговорная языковая модель, созданная zelk12 с помощью mergekit и метода SLERP из двух моделей Gemma 2: zelk12/MT-GP-gemma-2-RAt0.75v0.1RAv0.1-9B и zelk12/MT-IF-gemma-2-RAt0.75v0.1GD-9B. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и имеет 9 млрд параметров; для хранения указаны веса safetensors, библиотека запуска — Transformers, контекст — до 8192 токенов.

Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или языках обучения. Условия лицензии в доступных данных не приведены, поэтому перед использованием следует проверить лицензию репозитория и лицензии исходных моделей.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с текстовым помощником
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Языки модели и её качество на конкретных задачах не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана; необходимо учитывать условия использования обеих исходных моделей.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: zelk12/MT-GP-gemma-2-RAt0.75v0.1RAv0.1-9B
  - model: zelk12/MT-IF-gemma-2-RAt0.75v0.1GD-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT-GP-gemma-2-RAt0.75v0.1RAv0.1-9B
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.5

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
5013baf

0 моделей