/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT1-GB-gemma-2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
12 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

MT1-gemma-2-9B

zelk12
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

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

25скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены18 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.

  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 оценки6

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

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7947

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3456

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4358

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2236

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4322

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6109

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

zelk12/MT1-gemma-2-9B — объединённая разговорная языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из zelk12/MT1-GB-gemma-2-9B и zelk12/MT1-IMMMU-gemma-2-9B. Модель разработана автором репозитория zelk12 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате.

Модель построена на архитектуре Gemma 2 с плотной авторегрессионной архитектурой Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Доступна в формате safetensors и предназначена для работы через Transformers. README приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 33,37, IFEval и BBH.

В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных данных не указана. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных прикладных задачах.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы на инструкции в текстовом виде

Ограничения

Поддерживаемые языки не перечислены в предоставленных данных. Показатели бенчмарков не позволяют судить о качестве на конкретных задачах.

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 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/MT1-GB-gemma-2-9B
  - model: zelk12/MT1-IMMMU-gemma-2-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT1-GB-gemma-2-9B
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.5

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.33.37
IFEval (0-Shot)79.47
BBH (3-Shot)44.16
MATH Lvl 5 (4-Shot)13.37
GPQA (0-shot)12.75
MuSR (0-shot)13.16
MMLU-PRO (5-shot)37.31

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
09e1473

0 моделей

    Создать бенчмарк