/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
21 янв 2024

discolm-kunoichi-7b-german-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментально объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации немецких диалогов и ролевых сцен.

29скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 мар 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

Blizado выпустил экспериментальное объединение двух предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом SLERP: SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1. Модель основана на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст длиной до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов на немецком языке, особенно для ролевых сценариев. Авторы стремились совместить немецкий язык и грамматику DiscoLM German с ориентированной на ролевую игру моделью Kunoichi-DPO; также заявлена поддержка английского. В карточке описаны лишь краткие пробные проверки, поэтому качество не подтверждено широкими оценками. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение ролевого диалога на немецком языке
  • генерация немецких ролевых сцен и персонажных реплик
  • создание диалоговых ответов на немецком
  • генерация текста на английском языке

Ограничения

Модель описана как экспериментальная, а сведения о качестве основаны на краткой пробной проверке; независимые широкие оценки не приведены. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

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

merge

This is a experimental merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Why this two models?

DiscoLM German 7B is is up to this date (01/21/2024) by far the best German model and makes far fewer grammatical errors and his German generally sounds good. But it is finetuned on Mistral V0.2 or even V0.1.

Kunoichi DPO v2 7B is a model that is already solid on german, but makes some more grammar errors. This model is trained especially for roleplay.

The ulterior motive was now combining this two models to get a even better German model, especially for German roleplay. A short testing showed already good results.

Example 1 The last two AI responses above were 100% correct. Example 2

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


slices:
  - sources:
      - model: SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B
parameters:
  t:
    - value: [0.5, 0.9]
dtype: bfloat16


This settings are from the model oshizo/japanese-e5-mistral-7b_slerp.

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
9d4abb4

0 моделей