/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT3-Gen5-MA-gemma-2-MT2E-9B_v1
Библиотека
transformers
Опубликована
27 дек 2024

MT3-Gen5-MAI-gemma-2-9B_v1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая методом SLERP 9-миллиардная модель Gemma 2 для генерации текста и диалогов с контекстом до 8192 токенов.

22скачиваний 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.

  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-Gen5-MAI-gemma-2-9B_v1 — это объединение двух предварительно обученных языковых моделей Gemma 2, созданное автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и распространяется в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. В карточке не указаны специализированная область применения и поддерживаемые естественные языки.

Использование требует соблюдения лицензии Gemma 2 и условий исходных моделей; конкретная лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку модель получена слиянием, её качество и поведение могут зависеть от сценария, а в карточке нет результатов оценки или подробных рекомендаций по применению.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • ведение диалогов с языковой моделью
  • подготовка черновиков и формулировок
  • ответы на текстовые запросы

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества и не заявлены конкретные поддерживаемые естественные языки. Следует учитывать лицензионные условия Gemma 2 и исходных моделей.

Для каких профессий подходит9

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-Gen5-MA-gemma-2-MT2E-9B_v1
  - model: zelk12/MT3-Gen5-IF-gemma-2-Av4dMT2-9B_v1
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT3-Gen5-MA-gemma-2-MT2E-9B_v1
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
0197281

0 моделей