Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: Gemmaslerp4-10B
Библиотека: transformers
Опубликована: 1 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

MT1-Gen3-GP-gemma-2-S4S5-9B

zelk12

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая SLERP-модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 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/MT1-Gen3-GP-gemma-2-S4S5-9B — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP. В слиянии использованы allknowingroger/Gemmaslerp4-10B и allknowingroger/GemmaSlerp5-10B; конфигурация указывает bfloat16 и базовую модель allknowingroger/Gemmaslerp4-10B. По метаданным, модель содержит 9 млрд параметров, работает через Transformers и имеет контекстное окно 8192 токена.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы. Карточка и метаданные не описывают специальные предметные области или конкретные преимущества качества. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия и подробные условия использования в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

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

Ограничения

Предоставленные данные не содержат сведений о результатах оценки качества или специализированных возможностях. Лицензия и условия использования не указаны в доступной карточке.

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 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели 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/MT1-Gen3-GP-gemma-2-S4S5-9B-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: allknowingroger/Gemmaslerp4-10B
  - model: allknowingroger/GemmaSlerp5-10B
merge_method: slerp
base_model: allknowingroger/Gemmaslerp4-10B
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: 9a4e81f