Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Google · pașaport de model

Gemma 2 2b It

gemma-2-2b-it

Ponderi deschise
Licență Gemma license
2.6B parametri
Lansat 2024-07-31(curatoriat)

General · LMArena: 1,200#327 din 396
Cea mai bună percentilă: 17.7General
Poziția în cohortă: 29.9mediană 37.1

Ce spun datele

Evaluat pe 4 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

11 pct — Programare (1,192)
14.4 pct — Prompturi dificile (1,185)

Neuniform: 6,7 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 17.7 pct pe General față de 11 pct pe Programare.

General17.7 pct1,200Verifică →
Urmarea instrucțiunilor15.9 pct1,171Verifică →
Prompturi dificile14.4 pct1,185Verifică →
Programare11 pct1,192Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositorygoogle/gemma-2-2b-it

Parametri2.6B

ArhitecturăGemma2ForCausalLM

LicențăGemma license

AccesRestricționat — trebuie să accepți termenii repository-ului înainte de descărcare

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "google/gemma-2-2b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

gemma-2-2b-it stands at 29.9 (raw mean 14.7) — measured on 4 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
gemma-2-2b-it stands at 29.9 versus a cohort median of 37.1 across 129 models released within 180 days — below the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →