Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 12,1 млрд
Размер весов: 24,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Chronos-Gold-12B-1.0
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

DarkCamelot

Aleteian

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая 12,1-миллиардная модель семейства Mistral для диалогов и генерации текста.

26скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены23 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

Aleteian/DarkCamelot — объединённая модель генерации текста на базе семейства Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В слиянии использован метод della; базой указана win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2, также объединены восемь других языковых моделей. Размер модели — 12,1 млрд параметров, формат весов — SafeTensors; для работы заявлен контекст до 1 024 000 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В карточке нет сведений о специальной отраслевой специализации или подтверждённом наборе языков, поэтому их нельзя приписывать модели на основании описания базовых компонентов.

Это экспериментальное слияние нескольких моделей; качество и поведение могут отличаться от каждого исходного чекпойнта, а заявленный размер контекста не гарантирует одинаковую производительность на всей длине. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

ведение диалога с пользователем
генерация продолжений текста
подготовка черновиков и творческих текстов
интеграция текстового помощника с вызовом инструментов

Ограничения

Это слияние нескольких моделей, поэтому его качество и поведение могут отличаться от исходных моделей. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит10

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.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 della merge method using win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models: 
  - model: win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2
    parameters:
      density: 0.11
      weight: 0.1

  - model: nothingiisreal/MN-12B-Celeste-V1.9
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 1.0
      
  - model: elinas/Chronos-Gold-12B-1.0
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 1.0
          
  - model: TheDrummer/Rocinante-12B-v1
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 1.0

  - model: Gryphe/Pantheon-RP-1.5-12b-Nemo
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 1.0

  - model: anthracite-org/magnum-v2.5-12b-kto
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 1.0
      
  - model: DavidAU/MN-Dark-Planet-TITAN-12B
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 1.0     

  - model: redrix/AngelSlayer-12B-Unslop-Mell-RPMax-DARKNESS-v2
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 1.0    

  - model: Vikhrmodels/Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 1.0
      
merge_method: della
base_model: win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2

parameters:
  epsilon: 0.10
  lambda: 1.00
  int8_mask: true
  
dtype: float16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MistralForCausalLM
Ревизия весов: 52c2ae1