/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT1-Gen4-MUMA-gemma-2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
14 дек 2024

MT1-Gen4-gemma-2-9B

Генерация текстаТекст → текст

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

23скачиваний за 30 дней1лайквеса 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.

Публичные оценки6

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

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7941

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4231

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6058

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,216

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3473

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4286

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

zelk12/MT1-Gen4-gemma-2-9B — текстовая генеративная модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, созданная с помощью mergekit. Автор объединил методом SLERP модели zelk12/MT1-Gen4-MUMA-gemma-2-9B и zelk12/MT1-Gen4-GIBMM-gemma-2-9B; в конфигурации указана базовая модель zelk12/MT1-Gen4-MUMA-gemma-2-9B и параметр смешивания t=0,25.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст, работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 8192 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; подробных сведений о языках и специализированных областях применения карточка не содержит.

Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Gemma. Результаты оценки не гарантируют качество для конкретных сценариев; применимость и ограничения исходных моделей могут влиять на поведение объединённой модели.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • составление и продолжение текстов
  • выполнение инструкций в текстовом формате

Ограничения

Языки и специализированные области применения в предоставленных источниках не описаны. Результаты бенчмарков не гарантируют качество в конкретных сценариях.

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/MT1-Gen4-MUMA-gemma-2-9B
  - model: zelk12/MT1-Gen4-GIBMM-gemma-2-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT1-Gen4-MUMA-gemma-2-9B
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.25

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.31.51
IFEval (0-Shot)79.41
BBH (3-Shot)43.15
MATH Lvl 5 (4-Shot)4.91
GPQA (0-shot)12.98
MuSR (0-shot)12.09
MMLU-PRO (5-shot)36.51

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
992f848

0 моделей