/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT4-Gen2-gemma-2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
25 ноя 2024

MT-Merge2-MA-gemma-2-MT4g2MTg2-9B

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая методом SLERP 9-миллиардная Gemma 2 для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 8192 токенов.

18скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 ноя 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

zelk12/MT-Merge2-MA-gemma-2-MT4g2MTg2-9B — объединённая модель генерации текста на архитектуре Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT4-Gen2-gemma-2-9B и zelk12/MT-Gen2-gemma-2-9B. Модель предназначена для текстовых ответов и диалогового общения; размер составляет 9 млрд параметров, нативная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors, а README также описывает вариант GGUF Static.

Модель подходит для чат-ботов и генерации текста в приложениях на базе Transformers. Метаданные не определяют целевые языки или специализированные предметные области, поэтому их нельзя уверенно указать. В README приведены параметры слияния: SLERP, тип данных bfloat16 и коэффициент t=0.25. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в доступных материалах отсутствуют.

Сценарии применения

  • создание диалогового чат-бота
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • подготовка черновиков и продолжение текста

Ограничения

Целевые языки и специализированные области применения не определены в доступных материалах. Лицензия не приведена.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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-Merge2-IF-gemma-2-MT4g2MT1g2-9B-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/MT4-Gen2-gemma-2-9B
  - model: zelk12/MT-Gen2-gemma-2-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT4-Gen2-gemma-2-9B
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
dadd45d

0 моделей