Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: MT3-Gen5-MM-gemma-2-MT2Av4d-9B_v1
Библиотека: transformers
Опубликована: 27 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

MT3-Gen5-MMG-gemma-2-9B_v1

zelk12

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

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

19скачиваний 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-MMG-gemma-2-9B_v1 — это слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Gemma 2. В объединении использованы zelk12/MT3-Gen5-MM-gemma-2-MT2Av4d-9B_v1 и zelk12/MT3-Gen5-GP-gemma-2-RAv0.1E-9B_v1; в конфигурации базовой указана первая модель. Вес модели составляет 9 млрд параметров, файлы представлены в формате safetensors, для работы используется библиотека Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно применять для создания и продолжения текстов, ответов в чате и других сценариев работы с языковым контентом. Нативный размер контекста — до 8192 токенов. Данные не подтверждают поддержку конкретных естественных языков или специализированных предметных областей.

Условия лицензии в предоставленных сведениях не приведены. Поскольку это объединение двух моделей, практические свойства и качество зависят от их обучающих данных и настройки; отдельные ограничения в README не описаны.

Сценарии применения

генерация и продолжение текстов
ответы на сообщения в диалоговом чате
черновики и варианты формулировок
свободное текстовое общение с языковой моделью

Ограничения

Поддерживаемые естественные языки и условия лицензии по предоставленным данным определить нельзя. README не содержит отдельных оценок качества или описания ограничений модели.

Для каких профессий подходит7

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 III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

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-MM-gemma-2-MT2Av4d-9B_v1
  - model: zelk12/MT3-Gen5-GP-gemma-2-RAv0.1E-9B_v1
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT3-Gen5-MM-gemma-2-MT2Av4d-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: 1a4c6c1