/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
32,3 млрд
Размер весов
65,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
7 июл 2023

30B-Epsilon

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

30B-Epsilon — объединённая инструктивная модель LLaMA для диалогов, творческого письма и ролевых текстовых сценариев.

217скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены20 июл 2023

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

30B-Epsilon — инструктивная языковая модель CalderaAI, собранная из объединённых моделей и LoRA на базе семейства LLaMA. Она содержит 32,3 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает формат инструкций Alpaca и имеет контекстное окно 2048 токенов.

Модель предназначена для следования инструкциям общего назначения, диалогов, творческого письма, ролевых игр и текстовых приключений. В состав вошли компоненты Manticore, Hippogriff, WizardLM Uncensored, Storytelling-LLaMa, SuperCOT и экспериментальная SuperHOT LoRA; автор описывает подбор компонентов по творческим способностям, логике, выводу, следованию инструкциям и устойчивости ответов.

Модель позиционируется как нецензурируемая, поэтому ответы могут включать откровенное или нежелательное содержание. Карточка не указывает лицензию; условия использования следует проверять для исходных моделей и LoRA, входящих в состав.

Сценарии применения

  • генерация ответов на инструкции Alpaca
  • ведение ролевых диалогов
  • создание текстовых приключений
  • написание творческих историй
  • развёрнутые ответы на вопросы общего назначения

Ограничения

Контекст модели ограничен 2048 токенами; автор характеризует её как экспериментальную композицию из моделей и LoRA. Модель позиционируется как нецензурируемая, поэтому может генерировать нежелательное содержание; лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит5

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

30B-Epsilon

Epsilon is an instruct based general purpose model assembled from hand picked models and LoRAs. There is no censorship and it follows instructions in the Alpaca format. This means you can create your own rules in the context memory of your inference system of choice [mainly KoboldAI or Text Generation Webui and chat UIs like SillyTavern and so on].

Composition:

This model is the result of an experimental use of LoRAs on language models and model merges. [] = applied as LoRA to a composite model | () = combined as composite models 30B-Epsilon = [SuperCOT[SuperHOT-prototype13b-8192[(wizardlmuncensored+((hippogriff+manticore)+(StoryV2))]

Alpaca's instruct format can be used to do many things, including control of the terms of behavior between a user and a response from an agent in chat. Below is an example of a command injected into memory.

### Instruction:
Make Narrator function as a text based adventure game that responds with verbose, detailed, and creative descriptions of what happens next after Player's response.
Make Player function as the player input for Narrator's text based adventure game, controlling a character named (insert character name here, their short bio, and
whatever quest or other information to keep consistent in the interaction).

### Response:
{an empty new line here}

All datasets from all models and LoRAs used were documented and reviewed as model candidates for merging. Model candidates were based on five core principles: creativity, logic, inference, instruction following, and longevity of trained responses. SuperHOT-prototype30b-8192 was used in this mix, not the 8K version; the prototype LoRA seems to have been removed [from HF] as of this writing. The GPT4Alpaca LoRA from Chansung was removed from this amalgam following a thorough review of where censorship and railroading the user came from in 33B-Lazarus. This is not a reflection of ChanSung's excellent work - it merely did not fit the purpose of this model.

Language Models and LoRAs Used Credits:

manticore-30b-chat-pyg-alpha [Epoch0.4] by openaccess-ai-collective

https://huggingface.co/openaccess-ai-collective/manticore-30b-chat-pyg-alpha

hippogriff-30b-chat by openaccess-ai-collective

https://huggingface.co/openaccess-ai-collective/hippogriff-30b-chat

WizardLM-33B-V1.0-Uncensored by ehartford

https://huggingface.co/ehartford/WizardLM-33B-V1.0-Uncensored

Storytelling-LLaMa-LoRA [30B, Version 2] by GamerUnTouch

https://huggingface.co/GamerUntouch/Storytelling-LLaMa-LoRAs

SuperCOT-LoRA [30B] by kaiokendev

https://huggingface.co/kaiokendev/SuperCOT-LoRA

SuperHOT-LoRA-prototype30b-8192 [30b, not 8K version, but a removed prototype] by kaiokendev

https://huggingface.co/kaiokendev/superhot-30b-8k-no-rlhf-test [Similar LoRA to one since removed that was used in making this model.]

Also thanks to Meta for LLaMA and to each and every one of you who developed these fine-tunes and LoRAs.

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
6962638

0 моделей