/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
recoilme-gemma-2-9B-v0.4
Библиотека
transformers
Опубликована
4 окт 2024

recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Слияние двух моделей Gemma 2 на 9 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и творческой генерации текста.

24скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 окт 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

    0,6075

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2145

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7707

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4323

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3431

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,44

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25 — слияние методом SLERP двух предварительно обученных языковых моделей, выполненное с помощью mergekit. В состав входят recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B. Модель построена на архитектуре Gemma 2 с плотной конфигурацией и содержит 9 млрд параметров; для хранения используются веса safetensors, а библиотека для работы — Transformers. Длина контекста составляет 8192 токена.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, выполнения инструкций и творческого письма. В опубликованных результатах оценки указаны IFEval 77,07 и BBH 43,85; эти показатели относятся к приведённой в карточке оценке и не гарантируют аналогичного качества на всех задачах. README не приводит сведений о лицензии или дополнительных ограничениях использования.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с ассистентом
  • генерация текста по инструкции
  • написание творческих текстов
  • ответы на вопросы в текстовом чате

Ограничения

В карточке приведены лишь отдельные результаты оценки, поэтому они не характеризуют качество на всех сценариях. Лицензия и дополнительные ограничения использования в доступных материалах не описаны.

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: recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4
  - model: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B
merge_method: slerp
base_model: recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.25

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.33.06
IFEval (0-Shot)77.07
BBH (3-Shot)43.85
MATH Lvl 5 (4-Shot)14.12
GPQA (0-shot)12.42
MuSR (0-shot)13.13
MMLU-PRO (5-shot)37.78

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
7d05942

0 моделей