/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT5-Gen3-MA-gemma-2-S4MT4g2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
8 дек 2024

MT5-Gen3-MAG-gemma-2-9B

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

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

18скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 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/MT5-Gen3-MAG-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная из двух предварительно обученных моделей с помощью SLERP и mergekit. Разработчик репозитория — zelk12; квантованные файлы указаны как предоставленные @mradermacher.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 9 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. В репозитории указаны веса safetensors; README также описывает статическую сборку GGUF.

Модель объединяет zelk12/MT5-Gen3-MA-gemma-2-S4MT4g2-9B и zelk12/MT5-Gen3-GP-gemma-2-RIv0.1MT4g2-9B методом SLERP. Лицензия в предоставленных данных не указана. Практическое качество и ограничения в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • генерация связных текстов по запросу
  • диалоговые ответы на вопросы
  • суммаризация и переформулирование текста
  • разработка чат-бота на базе языковой модели

Ограничения

Практические ограничения и качество модели не описаны в предоставленной карточке. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит11

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-Gen3-MAG-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-Gen3-MA-gemma-2-S4MT4g2-9B
  - model: zelk12/MT5-Gen3-GP-gemma-2-RIv0.1MT4g2-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT5-Gen3-MA-gemma-2-S4MT4g2-9B
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
eb6d000

0 моделей