Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: MT3-Gen5-GP-gemma-2-RAv0.1E-9B
Библиотека: transformers
Опубликована: 26 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

MT3-Gen5-MMG-gemma-2-9B

zelk12

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая методом SLERP модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для диалоговой генерации текста и творческого письма.

20скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 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 создал эту модель, объединив методом SLERP две предварительно обученные языковые модели с помощью mergekit: zelk12/MT3-Gen5-GP-gemma-2-RAv0.1E-9B и zelk12/MT3-Gen5-MM-gemma-2-MT2Av4d-9B. Это плотная Gemma 2 с 9 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель рассчитана на текстовый ввод и текстовый вывод, а её контекст составляет 8192 токена.

Модель подходит для диалоговых приложений и творческого письма. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках и результаты оценки качества, поэтому не следует предполагать конкретные языковые преимущества или гарантировать качество ответов. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

создание диалогового чат-бота
генерация продолжений текста
написание творческих текстов
разработка приложений на базе генеративной языковой модели

Ограничения

В предоставленных данных не описаны качество модели и поддерживаемые естественные языки. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит5

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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

II.1Анализ требований и архитектура ПО

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-MM-gemma-2-MT2Av4d-9B
  - model: zelk12/MT3-Gen5-GP-gemma-2-RAv0.1E-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT3-Gen5-MM-gemma-2-MT2Av4d-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: a675e6d