Производная модели zelk12/MT2-Max-Merge_02012025163610-MA-gemma-2-MTM4MT5g4-9B. Разговорная модель Gemma 2 на 9 млрд параметров, созданная слиянием двух моделей для генерации текста и диалогов.
20скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены22 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.
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.
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
Карточка модели zelk12/MT-Gen5-BB-gemma-2-MTM4MT5g4-9B на Hugging Face совпадает с карточкой zelk12/MT2-Max-Merge_02012025163610-MA-gemma-2-MTM4MT5g4-9B, поэтому описание составлено по ней.
zelk12 создал разговорную языковую модель слиянием двух предварительно обученных моделей Gemma 2 с помощью метода SLERP в mergekit. Модель с плотной архитектурой Gemma2ForCausalLM содержит 9 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ведения диалогов; она поддерживает контекст до 8192 токенов и использует формат safetensors.
Модель может служить основой для чат-ботов, ответов на запросы и других сценариев генерации текста. Сведения о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях в карточке отсутствуют, поэтому они здесь не предполагаются. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
создание разговорного чат-бота
генерация ответов на текстовые запросы
поддержание диалога с контекстом до 8192 токенов
Ограничения
В предоставленных данных не заявлены поддерживаемые естественные языки и специализированные области применения; производительность и качество ответов не охарактеризованы.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель