Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: MT4-Gen5-MU-gemma-2-N3N1532MT3g4-9B
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 дек 2024

Ссылки

MT4-Gen5-MUMM-gemma-2-9B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая методом SLERP модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для диалоговой генерации текста и решения текстовых задач.

24скачиваний 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.

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 объединил методом SLERP две предварительно обученные языковые модели Gemma 2: MT4-Gen5-MU-gemma-2-N3N1532MT3g4-9B и MT4-Gen5-MM-gemma-2-MT3g4Rv0.4-9B. Результат — плотная авторегрессионная модель на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.

Модель предназначена для генерации ответов в чате и решения текстовых задач. Она принимает текст и выдаёт текст, использует библиотеку Transformers и имеет контекстное окно 8192 токена. Веса опубликованы в формате safetensors.

В README не приведены результаты оценки качества или сведения о поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных также не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом чате
создание текстовых ответов по запросу
выполнение текстовых задач с помощью языковой модели

Ограничения

В предоставленных данных нет оценок качества и сведений о поддерживаемых языках; лицензия также не указана.

Для каких профессий подходит10

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/MT4-Gen5-MU-gemma-2-N3N1532MT3g4-9B
  - model: zelk12/MT4-Gen5-MM-gemma-2-MT3g4Rv0.4-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT4-Gen5-MU-gemma-2-N3N1532MT3g4-9B
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: e2bed90