/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
MT5-Gen5-BB-gemma-2-RAv0.1MTg2-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
29 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

MT5-Gen5-MAB-gemma-2-9B

zelk12
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая методом SLERP модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения.

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.

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 выпустил MT5-Gen5-MAB-gemma-2-9B — объединённую модель для генерации текста и диалогового общения на архитектуре Gemma 2. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 8192 токена.

Модель создана слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: zelk12/MT5-Gen5-BB-gemma-2-RAv0.1MTg2-9B и zelk12/MT5-Gen5-MA-gemma-2-MTg2MT2-9B. Для сохранения весов используется формат safetensors, модель предназначена для работы через Transformers.

Подходит для диалогов и генерации текста. README и метаданные не сообщают о специализированной области применения или поддерживаемых естественных языках. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация текстовых ответов
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Данные не подтверждают поддержку конкретных естественных языков или специализированных областей. Лицензия и результаты сравнительных оценок в предоставленных источниках не приведены.

Для каких профессий подходит7

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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/MT5-Gen5-MA-gemma-2-MTg2MT2-9B
  - model: zelk12/MT5-Gen5-BB-gemma-2-RAv0.1MTg2-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT5-Gen5-MA-gemma-2-MTg2MT2-9B
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
d779dfd

0 моделей

    Создать бенчмарк