/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT-Merge-MMB-gemma-2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
22 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

MT-Merge-gemma-2-9B

zelk12
Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая методом SLERP модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

36скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены24 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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6118

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4362

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2205

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,8035

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4256

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3482

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

zelk12/MT-Merge-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit. В неё вошли zelk12/MT-Merge-MMB-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge-GMAMUI-gemma-2-9B; для объединения применён метод SLERP с параметром t=0,5.

Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, в том числе в диалоговом режиме. Размер контекста — 8192 токена. Подходит для генерации текста и ответов в чате. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH.

Модель опубликована в формате safetensors для использования с библиотекой Transformers. Лицензия и сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ответы на вопросы в чате
  • ведение текстового диалога

Ограничения

В предоставленных данных не описаны ограничения качества или безопасного использования; лицензия не приведена.

Для каких профессий подходит9

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

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-Merge-MMB-gemma-2-9B
  - model: zelk12/MT-Merge-GMAMUI-gemma-2-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT-Merge-MMB-gemma-2-9B
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.5

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.33.19
IFEval (0-Shot)80.35
BBH (3-Shot)44.32
MATH Lvl 5 (4-Shot)11.93
GPQA (0-shot)13.09
MuSR (0-shot)12.10
MMLU-PRO (5-shot)37.35

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
136a213

0 моделей

    Создать бенчмарк