/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
Gemma-Evo-10B
Библиотека
transformers
Опубликована
29 дек 2024

MT5-Gen5-IF-gemma-2-EMTg2-9B

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

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

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 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-Gen5-IF-gemma-2-EMTg2-9B — объединённая модель Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из Aashraf995/Gemma-Evo-10B и zelk12/MT-Gen2-gemma-2-9B. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; она работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Контекст — до 8192 токенов.

Модель подойдёт для диалоговых интерфейсов и генерации текста по запросу. Карточка не сообщает о специализации на отдельных предметных областях или языках. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует сверить на странице репозитория Hugging Face.

Сценарии применения

  • генерация текста по пользовательскому запросу
  • создание диалогового чат-бота
  • подготовка черновиков и продолжение текста

Ограничения

Языковая специализация и отдельные области применения в предоставленной карточке не описаны. Лицензия не приведена в доступных метаданных и README.

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

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: Aashraf995/Gemma-Evo-10B
  - model: zelk12/MT-Gen2-gemma-2-9B
merge_method: slerp
base_model: Aashraf995/Gemma-Evo-10B
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
d90aa25

0 моделей