/ Модель

Характеристики

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

PersonalitySaiga

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая 12,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста, разговоров и ролевого взаимодействия.

17скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены26 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/PersonalitySaiga — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода TIES. В качестве базовой использована win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2; в слияние также вошли PocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.1.0-12b, Sao10K/MN-BackyardAI-Party-12B-v1 и IlyaGusev/saiga_nemo_12b.

Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и разговорных сценариев, включая ролевое взаимодействие и продолжение диалога. В метаданных указано окно контекста до 1 024 000 токенов; доступны веса в формате safetensors и поддержка через Transformers. Основной язык модели — английский, согласно описанию базовой модели.

Модель унаследовала особенности объединённых чекпойнтов, поэтому фактическое качество и поведение могут различаться в зависимости от запроса. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов
  • продолжение художественного текста
  • совместное написание историй
  • ответы в формате текстового ассистента

Ограничения

Поведение и качество могут зависеть от сценария из-за слияния нескольких моделей. Языки и лицензия самой модели в доступных данных не перечислены.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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: PocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.1.0-12b
    parameters:
      density: 1
      weight: 1

  - model: Sao10K/MN-BackyardAI-Party-12B-v1
    parameters:
      density: 1
      weight: 1

  - model: IlyaGusev/saiga_nemo_12b
    parameters:
      density: 1
      weight: 1    

merge_method: ties
base_model: win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2
  
dtype: float32
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
6364abb

0 моделей