Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: MT2-MM-gemma-2-Rv0.4RAt0.25v0.1-9B
Библиотека: transformers
Опубликована: 14 окт 2024

Ссылки

MT2-MMMA-gemma-2-9B

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая методом SLERP модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом 8192 токена.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 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/MT2-MMMA-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на базе Gemma 2, созданная разработчиком zelk12 с помощью mergekit. Веса двух моделей объединены методом SLERP; архитектура — плотная Gemma2ForCausalLM, размер — 9 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Контекст составляет 8192 токена. README не описывает специализированные сценарии или языковую специализацию, поэтому модель можно характеризовать как общего назначения. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
составление черновиков и продолжение текста
ответы на вопросы в текстовом чате

Ограничения

Языки и качество на конкретных задачах в предоставленных данных не описаны; контекст ограничен 8192 токенами. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит8

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 I.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/MT2-MM-gemma-2-Rv0.4RAt0.25v0.1-9B
  - model: zelk12/MT2-MA-gemma-2-RPMHv0.1Rv0.3-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT2-MM-gemma-2-Rv0.4RAt0.25v0.1-9B
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: 4ffebaf