Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 окт 2024

Ссылки

MT4-GP-gemma-2-RIv0.1RGDv0.1-9B

Генерация текстаТекст → текст

Производная модели zelk12/MT3-MM-gemma-2-RIv0.1RGDv0.1-9B. Объединённая методом SLERP модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

15скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 окт 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

Карточка модели zelk12/MT4-GP-gemma-2-RIv0.1RGDv0.1-9B на Hugging Face совпадает с карточкой zelk12/MT3-MM-gemma-2-RIv0.1RGDv0.1-9B, поэтому описание составлено по ней.

zelk12 выпустил объединённую модель Gemma 2, созданную из zelk12/recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1 и zelk12/recoilme-gemma-2-Gutenberg-Doppel-9B-v0.1 методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 9 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов; модель рассчитана на работу с контекстом до 8192 токенов.

Модель подходит для общения в чате и генерации продолжений текста. В карточке указаны архитектура Gemma 2 и формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели и у исходных моделей.

Сценарии применения

ответы на запросы в диалоговом интерфейсе
генерация продолжений текста
создание черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Языки и специализированные области применения в предоставленных данных не указаны. Модель унаследовала зависимости от двух объединённых чекпойнтов; перед использованием следует проверить совместимость их лицензий и условия распространения.

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-Ifable-9B-v0.1
  - model: zelk12/recoilme-gemma-2-Gutenberg-Doppel-9B-v0.1
merge_method: slerp
base_model: zelk12/recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1
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: dcecaa7