Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

MT1-MM-gemma-2-RGDv0.1RIv0.1-9B

zelk12

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для диалогов и генерации текста по запросу.

24скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 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.

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 выпустил объединённую модель Gemma 2 для генерации текста и диалогов. Она создана с помощью mergekit: веса двух предварительно обученных моделей, recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1 и recoilme-gemma-2-Gutenberg-Doppel-9B-v0.1, объединены методом SLERP. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и использует формат safetensors.

Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста по запросу. Контекст составляет до 8192 токенов. Указана лицензия Gemma; условия её использования следует сверить с лицензией базовых моделей. Данных о целевых языках и специализированных областях применения в карточке нет.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
создание текстов по запросу
продолжение заданного текста

Ограничения

В карточке не указаны целевые языки и результаты оценки качества; качество ответов может зависеть от задачи и формулировки запроса.

Для каких профессий подходит7

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

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/recoilme-gemma-2-Gutenberg-Doppel-9B-v0.1
  - model: zelk12/recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1
merge_method: slerp
base_model: zelk12/recoilme-gemma-2-Gutenberg-Doppel-9B-v0.1
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.5

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: ceae49b