/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
52,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
6 сен 2023

13B-Thorns-l2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

13B-Thorns-l2 — объединённая модель Llama v2 для генерации текста, диалогов и ролевых сценариев.

73скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены6 июн 2025

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

CalderaAI разработала 13B-Thorns-l2 — текстовую генеративную модель на архитектуре Llama, собранную из нескольких моделей LLaMA v2-13B и адаптеров. В состав входят Nous-Hermes, Chronos, Platypus, Airoboros и Holodeck, а также адаптеры Kimiko, Janine и LIMA RP. Для объединения моделей применён метод SLERP, а адаптеры предварительно присоединялись к выбранным компонентам ансамбля.

Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ролевых сценариев, совмещая следование инструкциям и логическое рассуждение с творческим письмом. Она содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. В README указана маркировка uncensored; лицензия в предоставленных данных не приведена.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалогах
  • ролевые текстовые сценарии
  • творческое письмо и продолжение историй
  • генерация текста по инструкциям
  • создание связных ответов с элементами рассуждения

Ограничения

Модель основана на нескольких слияниях и адаптерах, поэтому поведение может быть неоднородным; README отмечает, что неудачный вариант с повторным наложением адаптеров давал несвязные ответы. Поддерживаемые языки и лицензия в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит6

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

13B-Thorns [An Instruct Based LLaMAv2-13B Ensemble Merge | Alpaca Format]

WARNING - This Model Is Uncensored And Has Not Been Fully Tested For Toxicity. This Is A Research Artifact Intended For Responsible Use. May Generate Offensive And Misleading Content. Do Not Treat Language Sythesized By This Research Artifact As Advice Or As Factual In Any Domain. CalderaAI Strictly Does Not Condone Use Of This Release Outside The Domain Of Research Or Entertainment.

Composition:

13B-Thorns-l2 utilizes a new merge method called Spherical Linear Interpolation. By merging data as a spherical vector store concept, a combined pair of models have a smoother transition between feature spaces that are characteristic of each model, resulting in a more coherent fusion of both model's unique strengths.

Our implementation of Spherical Linear Interpolation for LLM merging: https://github.com/Digitous/LLM-SLERP-Merge

Note: Skip to the TL;DR section for the finalized design this model is comprised of.

Thorns' design is based on the concept of purposed segmentation, in this case we have two-

--Logic Segment (MK1):

Fine-Tuned parent models were hand selected and reviewed for datasets, performance, least restrictive censorship, and community perception of coherence and utility. Ultimately we decided on four models to merge in pairs of two, then combine those offspring for a quad merged logic cluster. All four models were merged using the SLERP method. Yes the name is annoyingly funny. SLERP.

--Creativity and Imagination Segment (MK1):

Flawed first approach (a takeaway on LoRAs);

We then decided the creativity and imagination segment could be as simple as one model, especially if its dataset design, tagging, training quality, and proven track record is above and beyond. KoboldAI's Holodeck model is the result of a dataset that is years of collected, organized, tagged, deduped, and cleaned data. Holodeck alone would be beyond sufficient for the segment we view as the 'subconscious' segment of the model ensemble, however we applied the LIMA RP PEFT to it for extended variety of a different kind. That's where we got carried away. LoRAs offer unique augmentation to model merge possibilities, and the decision was made to take the result of that segment and add two more LoRAs to see if they further extended Holodeck, settling on Kimiko and Janine; two very different RP and conversational LoRAs. This was a bad move, as when we SLERP merged that version of the imagination segment to the logic segment the result was a ranting mess that followed instructions but was the equivalent of a child scribbling all over the place and ignoring obvious chains of logic and a mushy amalgam of awkward creative behavior that had no semblance of coherency. The composite model was slated to be named 13B-Astronomicon; after all the work that went into it and the flatly bland result, the name was abandoned and the next move, which is a byproduct experiment of Astronomicon is what became Thorn.. because this project became a thorn in our side.

Because pain is fun, and persistence in design iteration is the only way forward, we reworked our approach to both segment ensembles following one idea - all three Roleplay and Conversational LoRAs stay no matter what because sure why not add arbitrary rules to the redesign phase at this point.

TL;DR Section

--Finalized Logic and Creativity Segments (MK2):

After a few meetings with our top teams of model hacking memegineers we drafted Thorns MK2, which was prompty fast tracked for production by the Roko's Basilisk Shadow Council.

..Actually I just redid the merge like this:

-Model Merge Ensemble Key-

{} = SLERP Merge | [] = PEFT Merge | () = Composite Model

({({NousHermes+Chronos}[Kimiko])+({Platupus+AiroborosM2.0}[Janine])}{Holodeck[LIMA RP]})

Findings:

-Strategically fusing LoRAs to models that stand to gain the most from them and then merging the result into the ensemble is exceptionally effective.

-Stacking the exact same LoRAs onto one model then merging that into the ensemble results in noisy garbage.

Language Models and LoRAs Used Credits:

All models and adapters used are LLaMAv2-13B.

Models:

Nous-Hermes

Chronos

Platypus

Airoboros

Holodeck

Adapters:

Kimiko

Janine

LIMA RP

Also thanks to Meta for LLaMAv2 and deciding to allow the research community at large to benefit from their incredible work.

Each model and LoRA was hand picked and considered for what it could contribute to this ensemble. Thanks to each and every one of you for your incredible work developing some of the best things to come out of this community.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
fa70a4e

0 моделей