/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT3-Gen4-gemma-2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
28 дек 2024

MT4-Gen5-IF-gemma-2-S2MT3g4-9B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая методом SLERP разговорная модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для диалогов и генерации текста.

20скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 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/MT4-Gen5-IF-gemma-2-S2MT3g4-9B — объединённая разговорная языковая модель семейства Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT3-Gen4-gemma-2-9B и allknowingroger/Gemmaslerp2-9B. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и принимает текст для генерации продолжений и ведения диалога; контекст составляет 8192 токена.

Модель предназначена для интерактивного общения и генерации текста. В репозитории указаны веса safetensors и библиотека Transformers. Сведений о специализированных областях применения или поддерживаемых языках нет. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация текстовых ответов на запросы
  • создание продолжений заданного текста

Ограничения

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

Для каких профессий подходит6

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: allknowingroger/Gemmaslerp2-9B
  - model: zelk12/MT3-Gen4-gemma-2-9B
merge_method: slerp
base_model: allknowingroger/Gemmaslerp2-9B
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
7a58b49

0 моделей