/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2
Библиотека
transformers
Опубликована
25 дек 2024

DarknessEnthroned

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

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

22скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 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.

  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 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/DarknessEnthroned — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2. В объединение также вошли три модели DavidAU: MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-MADNESS, MN-Dark-Planet-TITAN-12B и MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-DARKNESS.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она содержит 12,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors; заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • сочинение художественного текста
  • продолжение заданного текста
  • создание развернутых текстовых ответов

Ограничения

Предоставленные данные не описывают качество на конкретных задачах или поддерживаемые языки. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит7

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 TIES 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: DavidAU/MN-Dark-Planet-TITAN-12B
    parameters:
      density: 1
      weight: 0.5

  - model: DavidAU/MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-MADNESS
    parameters:
      density: 1
      weight: 1

  - model: DavidAU/MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-DARKNESS
    parameters:
      density: 1
      weight: 1

merge_method: ties
base_model: win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2
  
dtype: float16
chat_template: "chatml"

# Regularization
regularization:
  - method: gradient_penalty
    scale: 0.05  # Increased influence for gradient control
  - method: weight_clipping
    clip_range: [-0.2, 0.2]  # Broader clipping range for flexibility
  - method: random_noise
    scale: 0.01  # Stronger noise injection
  - method: attention_dropout
    scale: 0.1  # Higher dropout to reduce attention fixation

# Postprocessing
postprocessing:
  - operation: entropy_regularization
    scale: 0.05  # Stronger encouragement for diverse outputs
  - operation: non_linear_scaling
    parameters:
      function: tanh
  - operation: sharpening
    intensity: 0.5  # Enhanced sharpening for precise outputs
  - operation: gaussian_smoothing
    sigma: 1.5  # Increased smoothing for stable outputs
  - operation: normalize
  - operation: dynamic_scaling
    scale_range: [0.8, 1.2]  # Expanded dynamic range for scaling
  - operation: smoothing
    parameters:
      adaptive: true
      range: [0.85, 1.15]  # Wider adaptive smoothing range
      kernel_size: 5

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
a4b5361

0 моделей