/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT5-Gen2-BI-gemma-2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
23 ноя 2024

MT5-Gen2-gemma-2-9B

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

24скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 ноя 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6105

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4379

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2205

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7962

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3515

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4163

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

zelk12/MT5-Gen2-gemma-2-9B — объединённая авторами модель генерации текста на основе Gemma 2, собранная с помощью mergekit методом SLERP из zelk12/MT5-Gen2-BI-gemma-2-9B и zelk12/MT5-Gen2-MMGMAMU-gemma-2-9B. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и принимает контекст длиной до 8192 токенов.

Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста. В карточке приведены результаты оценок Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; этих данных недостаточно, чтобы определить специализацию или поддерживаемые естественные языки. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалога с языковой моделью
  • генерация продолжений текста
  • ответы на текстовые запросы
  • следование инструкциям в текстовом чате

Ограничения

Поддерживаемые языки и специализация модели не установлены по предоставленным данным. Лицензия в источниках не указана.

Для каких профессий подходит9

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

Quants

Provided by @mradermacher

GGUF Static: https://huggingface.co/mradermacher/MT5-Gen2-gemma-2-9B-GGUF

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/MT5-Gen2-BI-gemma-2-9B
  - model: zelk12/MT5-Gen2-MMGMAMU-gemma-2-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT5-Gen2-BI-gemma-2-9B
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.25

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.32.60
IFEval (0-Shot)79.62
BBH (3-Shot)44.11
MATH Lvl 5 (4-Shot)10.35
GPQA (0-shot)13.53
MuSR (0-shot)10.44
MMLU-PRO (5-shot)37.55

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
6997822

0 моделей