Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: MT-Gen4-MA-gemma-2-S5Sv1IBT-9B
Библиотека: transformers
Опубликована: 13 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

MT-Gen4-MAMU-gemma-2-9B

zelk12

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая методом SLERP 9-миллиардная модель Gemma 2 для диалогов и генерации текста.

20скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 дек 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.

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

zelk12/MT-Gen4-MAMU-gemma-2-9B — объединённая методом SLERP модель семейства Gemma 2, опубликованная в виде весов для Transformers. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров; заявленная длина контекста — 8192 токена.

При объединении использованы zelk12/MT-Gen4-MA-gemma-2-S5Sv1IBT-9B и zelk12/MT-Gen4-MU-gemma-2-Sv1IBTS5-9B с помощью mergekit; параметр SLERP t равен 0,25. Карточка не описывает языковую специализацию, качество на конкретных задачах или условия лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
создание связного текста по запросу
работа чат-ассистента на базе Gemma 2

Ограничения

README не сообщает результаты оценки качества, языковую специализацию или лицензию. Контекст модели ограничен 8192 токенами.

Для каких профессий подходит7

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей 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

Quants

Provided by @mradermacher

GGUF Static: https://huggingface.co/mradermacher/MT-Gen4-MAMU-gemma-2-9B-GGUF

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-Gen4-MA-gemma-2-S5Sv1IBT-9B
  - model: zelk12/MT-Gen4-MU-gemma-2-Sv1IBTS5-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT-Gen4-MA-gemma-2-S5Sv1IBT-9B
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.25

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: 84d5a46