/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT3-Gen4-GP-gemma-2-MT5g3MT2g2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
16 дек 2024

MT3-Gen4-GB-gemma-2-9B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Слитая методом SLERP модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 8192 токенов.

19скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 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 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/MT3-Gen4-GB-gemma-2-9B — слитая методом SLERP модель на основе двух предварительно обученных языковых моделей Gemma 2. Разработчик объединил zelk12/MT3-Gen4-GP-gemma-2-MT5g3MT2g2-9B и zelk12/MT3-Gen4-BB-gemma-2-MT2g2MT5g3-9B с помощью mergekit; размер модели — 9 млрд параметров, архитектура — плотная Gemma2ForCausalLM, формат весов — safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и работает через Transformers. Сведения о поддерживаемых естественных языках и специализации по предметным областям в источниках не приведены.

Модель распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face; условия лицензии здесь не раскрыты. Качество слияния и конкретные ограничения модели в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • генерация текста по пользовательскому запросу
  • ведение текстового диалога
  • подготовка черновиков и ответов
  • продолжение заданного текста

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки качества и конкретные ограничения модели. Поддерживаемые естественные языки и условия лицензии не раскрыты в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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/MT3-Gen4-GP-gemma-2-MT5g3MT2g2-9B
  - model: zelk12/MT3-Gen4-BB-gemma-2-MT2g2MT5g3-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT3-Gen4-GP-gemma-2-MT5g3MT2g2-9B
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
5921c12

0 моделей