/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
20,3 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.75
Библиотека
transformers
Опубликована
7 окт 2024

recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая методом SLERP 9-миллиардная Gemma 2 для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 8192 токенов.

28скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 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.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,76

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6066

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3482

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,411

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4323

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2228

    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-v0.2 — разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная разработчиком zelk12 с помощью слияния SLERP двух моделей zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25 и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.75. Модель содержит 9 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на контекст до 8192 токенов.

Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 76,00 и BBH 43,63; других подтверждённых сведений о сильных сторонах модели нет.

В предоставленных материалах лицензия и поддерживаемые языки не указаны. Результаты бенчмарков не гарантируют качество в конкретном применении; контекст ограничен 8192 токенами.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • составление черновиков и продолжение текста
  • ответы на инструкции на естественном языке

Ограничения

Поддерживаемые языки и лицензия в предоставленных материалах не указаны. Контекст ограничен 8192 токенами, а результаты бенчмарков сами по себе не гарантируют качество для конкретных задач.

Для каких профессий подходит6

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: zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25
  - model: zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.75
merge_method: slerp
base_model: zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.5

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.30.10
IFEval (0-Shot)76.00
BBH (3-Shot)43.63
MATH Lvl 5 (4-Shot)1.13
GPQA (0-shot)13.09
MuSR (0-shot)9.84
MMLU-PRO (5-shot)36.92

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
f990739

0 моделей