Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1
Библиотека: transformers
Опубликована: 27 дек 2024

Ссылки

MT3-Gen5-GP-gemma-2-RAv0.1E-9B_v1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая методом SLERP модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 8192 токенов.

16скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 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.

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/MT3-Gen5-GP-gemma-2-RAv0.1E-9B_v1 — объединённая автором модель для генерации текста и диалогов на архитектуре Gemma 2. Она создана методом SLERP в mergekit из zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1 и Aashraf995/Gemma-Evo-10B; базовая точка слияния — recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers.

Модель подходит для генерации продолжений и ответов в диалоговом режиме. Сведений о специализации по предметной области или конкретных языках в карточке нет. Лицензия в предоставленных данных не обозначена, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом чате
создание продолжений текста по запросу
подготовка черновиков и коротких текстов
ответы на вопросы в текстовом интерфейсе

Ограничения

Подтверждённый контекст ограничен 8192 токенами; сведений о качестве и языковом покрытии в предоставленных данных нет. Лицензия не приведена в этих данных.

Для каких профессий подходит6

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель 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/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1
  - model: Aashraf995/Gemma-Evo-10B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1
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: 3e0e3a2