/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
31 авг 2024

Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель ArliAI на базе Mistral Nemo 12B Instruct для творческого письма и разнообразных ролевых диалогов.

87скачиваний за 30 дней47лайковвеса обновлены12 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 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

ArliAI/Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1 — дообученная языковая модель ArliAI на базе Mistral Nemo 12B Instruct 2407. Она предназначена для творческого письма и ролевых диалогов: модель стремится поддерживать разнообразные персонажи и ситуации, отвечать выразительно и избегать повторяющихся сюжетных ходов. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 12,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 1 024 000 токенов. Для общения применяется формат Mistral Instruct; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов.

В репозитории указаны веса safetensors, лицензия Apache-2.0 и доступность вариантов в FP16, GPTQ Q4/Q8 и GGUF. README характеризует модель как менее цензурированную, но не приводит список поддерживаемых языков. Основные сценарии — ролевая игра и художественная генерация текста; качество и уместность ответов могут зависеть от промпта, а заявленная ориентация на менее ограниченные ответы предполагает необходимость контроля генерируемого контента.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов с разными персонажами
  • генерация художественных сцен и историй
  • продолжение творческого текста в заданном стиле
  • создание диалогов для вымышленных персонажей

Ограничения

Модель описана как менее ограниченная по содержанию, поэтому ответы могут требовать модерации. README не указывает языковой охват или количественные оценки качества ролевой игры.

Для каких профессий подходит3

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

ArliAI-RPMax-12B-v1.1

=====================================

RPMax Series Overview

| 2B | 3.8B | 8B | 9B | 12B | 20B | 22B | 70B |

RPMax is a series of models that are trained on a diverse set of curated creative writing and RP datasets with a focus on variety and deduplication. This model is designed to be highly creative and non-repetitive by making sure no two entries in the dataset have repeated characters or situations, which makes sure the model does not latch on to a certain personality and be capable of understanding and acting appropriately to any characters or situations.

Early tests by users mentioned that these models does not feel like any other RP models, having a different style and generally doesn't feel in-bred.

You can access the model at https://arliai.com and ask questions at https://www.reddit.com/r/ArliAI/

We also have a models ranking page at https://www.arliai.com/models-ranking

Ask questions in our new Discord Server! https://discord.com/invite/t75KbPgwhk

Model Description

ArliAI-RPMax-12B-v1.1 is a variant based on Mistral Nemo 12B Instruct 2407.

This is arguably the most successful RPMax model due to how Mistral is already very uncensored in the first place.

Training Details

  • Sequence Length: 8192
  • Training Duration: Approximately 2 days on 2x3090Ti
  • Epochs: 1 epoch training for minimized repetition sickness
  • QLORA: 64-rank 128-alpha, resulting in ~2% trainable weights
  • Learning Rate: 0.00001
  • Gradient accumulation: Very low 32 for better learning.

Quantization

The model is available in quantized formats:

Suggested Prompt Format

Mistral Instruct Prompt Format

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.20.64
IFEval (0-Shot)53.49
BBH (3-Shot)24.81
MATH Lvl 5 (4-Shot)9.21
GPQA (0-shot)4.25
MuSR (0-shot)5.56
MMLU-PRO (5-shot)26.49

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
a9e19bc

0 моделей