/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT-Merge5-MA-gemma-2-MT4g5MTg5-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
30 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

MT-Merge5-GMA-gemma-2-9B

zelk12
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Разговорная 9-миллиардная модель Gemma 2 для генерации текстовых ответов, полученная слиянием двух чекпойнтов методом SLERP.

19скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены30 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.

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 выпустил MT-Merge5-GMA-gemma-2-9B — разговорную языковую модель на архитектуре Gemma 2, созданную слиянием двух моделей с помощью SLERP и mergekit. Модель содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы.

Модель подходит для чат-ботов и других сценариев генерации ответов. Контекстное окно составляет 8192 токена. В карточке указаны форматы safetensors и библиотека Transformers; сведения о лицензии и языках в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

  • создание разговорного чат-бота
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • разработка диалоговых приложений

Ограничения

Качество и поведение модели зависят от свойств исходных чекпойнтов; отдельные результаты оценки не приведены. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Для каких профессий подходит6

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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-Merge5-GP-gemma-2-MTg5MT4g5-9B
  - model: zelk12/MT-Merge5-MA-gemma-2-MT4g5MTg5-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT-Merge5-GP-gemma-2-MTg5MT4g5-9B
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
1a5bf04

0 моделей

    Создать бенчмарк