/ 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
7 окт 2024

recoilme-gemma-2-Gutenberg-Doppel-9B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Диалоговая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров, объединяющая две модели для генерации текста и ответов на запросы.

32скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 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.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,21

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3414

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4315

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7615

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6099

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,431

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

zelk12/recoilme-gemma-2-Gutenberg-Doppel-9B-v0.1 — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 и nbeerbower/Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B. Модель содержит 9 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и рассчитана на генерацию текста и ответы в диалоге; вторая исходная модель обучалась на текстах Gutenberg.

Модель принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 8192 токена. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 76,15 и BBH 43,94; эти оценки не гарантируют качество на конкретных запросах. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • ответы на вопросы в диалоге
  • создание диалогового помощника
  • составление текстов по запросу

Ограничения

Лицензия и поддерживаемые естественные языки не установлены по доступным данным. Результаты тестов из README не позволяют судить о качестве во всех сценариях.

Для каких профессий подходит8

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: nbeerbower/Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B
merge_method: slerp
base_model: recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.5

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.31.46
IFEval (0-Shot)76.15
BBH (3-Shot)43.94
MATH Lvl 5 (4-Shot)6.34
GPQA (0-shot)12.19
MuSR (0-shot)13.31
MMLU-PRO (5-shot)36.84

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
118ebe0

0 моделей