Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Лицензия: Llama 3
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: L3-8B-Celeste-v1
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 июл 2024

Ссылки

L3-Super-Nova-RP-8B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычная модель Llama 3 для творческих ролевых диалогов, генерации историй, суммаризации и эмоционально окращенных ответов.

63скачиваний за 30 дней33лайкавеса обновлены12 сен 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

L3-Super-Nova-RP-8B — англоязычная текстовая модель для ролевых диалогов, разработанная Casual-Autopsy на основе серии многоэтапных слияний моделей Llama 3. Она рассчитана на творческую генерацию и более выразительное взаимодействие с персонажами; автор также отмечает способности к пошаговым рассуждениям, суммаризации и распознаванию эмоций, а также знания о человеческом теле и психике для ролевых сценариев.

Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и имеет контекст до 8192 токенов. Подходит для ролевых чатов через SillyTavern и другие интерфейсы генерации текста, включая сценарии с суммаризацией и эмоциональными реакциями. Веса доступны в формате safetensors; README также упоминает сторонние сборки GGUF и ExL2.

Модель создана слиянием множества чекпойнтов, включая варианты для ролевого общения, инструкций, суммаризации и эмоциональных задач. Лицензия — Llama 3. Модель ориентирована на взрослые ролевые сценарии; качество отдельных заявленных способностей может зависеть от промпта и настроек генерации.

Сценарии применения

ролевой чат с заданным персонажем
генерация творческих историй и сцен
суммаризация контекста ролевой игры
распознавание эмоций в диалоге
ответы персонажа с учётом описания человеческой психики

Ограничения

Модель предназначена для ролевого общения, поэтому её ответы и рассуждения могут быть непоследовательными и не подходят для использования как проверенные факты или профессиональные рекомендации. Для лучшего результата могут потребоваться подходящий шаблон промпта и настройки генерации.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face


Image generated by mayonays_on_toast - Sauce

L3-Super-Nova-RP-8B

This is a role-playing model designed with the goal of good creativity and intelligence to improve advance role-playing experiences. The aim of L3-Super-Nova-RP-8B is to be good at Chain-of-Thoughts, summarizing information, and recognizing emotions. It also includes data about the human body and mind in an attempt to enhance understanding and interaction within role-playing scenarios.

The model was developed using various methods in multiple merging steps. To boost creativity, it used techniques to strengthen and adjust its output which was paried with the newly released merge method. All merge calculations were done in float32 format and then converted to the usual bfloat16 during merging.

Presets

Text Gen

The current good starting preset for this model: Nova(Ooba Only)

Context/Instruct

Virt-io's SillyTavern Presets work really well with this.

Usage Info

Some of the INT models were chosen with some of SillyTavern's features in mind, such as emotion based sprites, dynamic music, and pretty much any feature, extension, or STscript that uses sumarization. With that said, it's recommended to use SillyTavern as your front-end.

While not required, I'd recommend building the story string prompt with Lorebooks rather than using the Advance Formatting menu. The only thing you really need in the Story String prompt within Advance Formatting is the system prompt. Doing it this way tends to keep the character more consistent as the RP goes on as all character card info is locked to a certain depth rather than getting further and further away within the context.

Quants

GGUF:

Static GGUFs by mradermacher
Imatrix GGUFs by mradermacher

Exl2:

8.0bpw-h8 Exl2 by Slvcxc

Merge Info

The merge methods used were Ties, Dare Ties, Breadcrumbs Ties, SLERP, and DELLA.

The model was finished off with both Merge Densification, and Negative Weighting techniques to boost creativity.

All merging steps had the merge calculations done in float32 and were output as bfloat16.

Models Merged

The following models were used to make this merge:

Evaluation Results

Open LLM Leaderboard

LB Link

Explaination for AI RP newbies: IFEval is the most important evaluation for RP AIs as it determines how well it can follow OOC, Lorebooks, and most importantly character cards. The rest don't matter. At least not nearly as much as IFEval.

Metric	Value
Avg.	N/A
IFEval (0-Shot)	N/A
BBH (3-Shot)	N/A
MATH Lvl 5 (4-Shot)	N/A
GPQA (0-shot)	N/A
MuSR (0-shot)	N/A
MMLU-PRO (5-shot)	N/A

UGI Leaderboard

LB Link

Information about the metrics can be found at the bottom of the UGI Leaderboard in the respective tabs.

Metric(UGI-Leaderboard)	Value	Value	Metric(Writing Style)
UGI(Avg.)	23.56	0.199	RegV1
W/10	5.8	0.218	RegV2
Unruly	22.5	0.15	MyScore
Internet	11.8	8.34	ASSS
Stats	18.7	10.26	SMOG
Writing	31.5	1.76	Yule
PolContro	33.3

Secret Sauce

The following YAML configs were used to make this merge.

Super-Nova-CRE_pt.1

models:
  - model: nothingiisreal/L3-8B-Celeste-v1
  - model: Nitral-AI/Hathor_Tahsin-L3-8B-v0.85
    parameters:
      density: [0.35, 0.45, 0.5, 0.55, 0.65, 0.55, 0.5, 0.45, 0.35]
      weight: [0.495, 0.165, 0.165, 0.495, 0.495, 0.165, 0.165, 0.495]
  - model: Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2
    parameters:
      density: [0.65, 0.55, 0.5, 0.45, 0.35, 0.45, 0.5, 0.55, 0.65]
      weight: [0.165, 0.495, 0.495, 0.165, 0.165, 0.495, 0.495, 0.165]
merge_method: dare_ties
base_model: nothingiisreal/L3-8B-Celeste-v1
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-CRE_pt.2

models:
  - model: nothingiisreal/L3-8B-Celeste-v1
  - model: ChaoticNeutrals/Poppy_Porpoise-1.0-L3-8B
    parameters:
      density: [0.35, 0.45, 0.5, 0.55, 0.65, 0.55, 0.5, 0.45, 0.35]
      weight: [0.165, 0.495, 0.495, 0.165, 0.165, 0.495, 0.495, 0.165]
  - model: Sao10K/L3-8B-Lunaris-v1
    parameters:
      density: [0.65, 0.55, 0.5, 0.45, 0.35, 0.45, 0.5, 0.55, 0.65]
      weight: [0.495, 0.165, 0.165, 0.495, 0.495, 0.165, 0.165, 0.495]
merge_method: dare_ties
base_model: nothingiisreal/L3-8B-Celeste-v1
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-UNC_pt.1

models:
  - model: turboderp/llama3-turbcat-instruct-8b
  - model: ChaoticNeutrals/Domain-Fusion-L3-8B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: [0.495, 0.165, 0.165, 0.495, 0.495, 0.165, 0.165, 0.495]
  - model: migtissera/Llama-3-8B-Synthia-v3.5
    parameters:
      density: 0.5
      weight: [0.165, 0.495, 0.495, 0.165, 0.165, 0.495, 0.495, 0.165]
merge_method: dare_ties
base_model: turboderp/llama3-turbcat-instruct-8b
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-UNC_pt.2

models:
  - model: turboderp/llama3-turbcat-instruct-8b
  - model: TheDrummer/Llama-3SOME-8B-v2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: [0.165, 0.495, 0.495, 0.165, 0.165, 0.495, 0.495, 0.165]
  - model: ChaoticNeutrals/Hathor_RP-v.01-L3-8B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: [0.495, 0.165, 0.165, 0.495, 0.495, 0.165, 0.165, 0.495]
merge_method: dare_ties
base_model: turboderp/llama3-turbcat-instruct-8b
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-INT_pt.1

models:
  - model: TheSkullery/llama-3-cat-8b-instruct-v1
  - model: FPHam/L3-8B-Everything-COT
    parameters: 
      density: 0.5
      weight: [0.139, 0.139, 0.208, 0.139, 0.208]
  - model: Ayush-1722/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Summarize-v0.2-24K-LoRANET-Merged
    parameters: 
      density: 0.5
      weight: [0.139, 0.208, 0.139, 0.208, 0.139]
  - model: OEvortex/Emotional-llama-8B
    parameters: 
      density: 0.5
      weight: [0.208, 0.139, 0.208, 0.139, 0.139]
  - model: lighteternal/Llama3-merge-biomed-8b
    parameters: 
      density: 0.5
      weight: [0.208, 0.139, 0.139, 0.139, 0.208]
  - model: Casual-Autopsy/Llama3-merge-psychotherapy-8b
    parameters: 
      density: 0.5
      weight: [0.139, 0.208, 0.139, 0.208, 0.139]
merge_method: ties
base_model: TheSkullery/llama-3-cat-8b-instruct-v1
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-INT_pt.2

models:
  - model: TheSkullery/llama-3-cat-8b-instruct-v1
  - model: FPHam/L3-8B-Everything-COT
    parameters:
      density: 0.9
        gamma: 0.01
        weight: [0.139, 0.208, 0.208, 0.139, 0.139]
  - model: Ayush-1722/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Summarize-v0.2-24K-LoRANET-Merged
    parameters:
      density: 0.9
      gamma: 0.01
      weight: [0.208, 0.139, 0.139, 0.139, 0.208]
  - model: OEvortex/Emotional-llama-8B
    parameters:
      density: 0.9
      gamma: 0.01
      weight: [0.139, 0.139, 0.208, 0.208, 0.139]
  - model: lighteternal/Llama3-merge-biomed-8b
    parameters:
      density: 0.9
      gamma: 0.01
      weight: [0.139, 0.208, 0.139, 0.208, 0.139]
  - model: Casual-Autopsy/Llama3-merge-psychotherapy-8b
    parameters:
      density: 0.9
      gamma: 0.01
      weight: [0.208, 0.139, 0.139, 0.139, 0.208]
merge_method: breadcrumbs_ties
base_model: TheSkullery/llama-3-cat-8b-instruct-v1
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-CRE


models:
  - model:  Casual-Autopsy/Super-Nova-CRE_pt.1
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-CRE_pt.2
merge_method: slerp
base_model: Casual-Autopsy/Super-Nova-CRE_pt.1
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0.5, 0.3, 0.7, 0.5, 0.7, 0.3, 0.5, 0.3, 0.7, 0.5, 0.7, 0.3, 0.5]
    - filter: mlp
      value: [0.5, 0.7, 0.3, 0.5, 0.3, 0.7, 0.5, 0.7, 0.3, 0.5, 0.3, 0.7, 0.5]
    - value: 0.5
  embed_slerp: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-UNC

models:
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-UNC_pt.1
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-UNC_pt.2
merge_method: slerp
base_model: Casual-Autopsy/Super-Nova-UNC_pt.1
parameters:
  t:
    - value: [0.5, 0.7, 0.3, 0.5, 0.3, 0.7, 0.5, 0.7, 0.3, 0.5, 0.3, 0.7, 0.5]
  embed_slerp: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-INT

models:
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-INT_pt.1
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-INT_pt.2
merge_method: slerp
base_model: Casual-Autopsy/Super-Nova-INT_pt.1
parameters:
  t:
    - value: 0.5
  embed_slerp: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-RP_stp.1


models:
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-CRE
  - model: asual-Autopsy/Super-Nova-UNC
merge_method: slerp
base_model: Casual-Autopsy/Super-Nova-CRE
parameters:
  t:
    - value: [0.7, 0.5, 0.3, 0.25, 0.2, 0.25, 0.3, 0.5, 0.7]
  embed_slerp: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-RP_stp.2

models:
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-RP_stp.1
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-INT
merge_method: slerp
base_model: Casual-Autopsy/Super-Nova-RP_stp.1
parameters:
  t:
    - value: [0.1, 0.15, 0.2, 0.4, 0.6, 0.4, 0.2, 0.15, 0.1]
  embed_slerp: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-RP_pt.1

models:
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-RP_stp.2
  - model: Sao10K/L3-8B-Tamamo-v1
    parameters:
      density: [0.4, 0.6, 0.5, 0.6, 0.4]
      epsilon: [0.15, 0.15, 0.25, 0.15, 0.15]
      lambda: 0.85
      weight: [-0.01523, 0.01768, -0.01384, 0.01835, -0.01247]
  - model: ResplendentAI/Nymph_8B
    parameters:
      density: [0.65, 0.35, 0.5, 0.35, 0.65]
      epsilon: [0.1, 0.1, 0.25, 0.1, 0.1]
      lambda: 0.85
      weight: [0.01823, -0.01647, 0.01422, -0.01975, 0.01128]
  - model: ChaoticNeutrals/T-900-8B
    parameters:
      density: [0.35, 0.65, 0.5, 0.65, 0.35]
      epsilon: [0.1, 0.1, 0.25, 0.1, 0.1]
      lambda: 0.85
      weight: [-0.01891, 0.01554, -0.01325, 0.01791, -0.01458]
  - model: Sao10K/L3-8B-Niitama-v1
    parameters:
      density: [0.6, 0.4, 0.5, 0.4, 0.6]
      epsilon: [0.15, 0.15, 0.25, 0.15, 0.15]
      lambda: 0.85
      weight: [0.01768, -0.01675, 0.01285, -0.01696, 0.01421]
merge_method: della
base_model: Casual-Autopsy/Super-Nova-RP_stp.2
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Super-Nova-RP_pt.2

models:
  - model: Casual-Autopsy/Super-Nova-RP_stp.2
  - model: bluuwhale/L3-SthenoMaidBlackroot-8B-V1
    parameters:
      density: [0.4, 0.6, 0.5, 0.6, 0.4]
      epsilon: [0.15, 0.15, 0.25, 0.15, 0.15]
      lambda: 0.85
      weight: [-0.01935, 0.01785, -0.01512, 0.01809, -0.01371]
  - model: Hastagaras/Jamet-8B-L3-MK.V-Blackroot
    parameters:
      density: [0.65, 0.35, 0.5, 0.35, 0.65]
      epsilon: [0.1, 0.1, 0.25, 0.1, 0.1]
      lambda: 0.85
      weight: [0.01847, -0.01468, 0.01503, -0.01822, 0.01459]
  - model: Hastagaras/Halu-8B-Llama3-Blackroot
    parameters:
      density: [0.35, 0.65, 0.5, 0.65, 0.35]
      epsilon: [0.1, 0.1, 0.25, 0.1, 0.1]
      lambda: 0.85
      weight: [-0.01578, 0.01821, -0.01753, 0.01677, -0.01442]
  - model: crestf411/L3-8B-sunfall-v0.4-stheno-v3.2
    parameters:
      density: [0.6, 0.5, 0.5, 0.5, 0.6]
      epsilon: [0.15, 0.15, 0.25, 0.15, 0.15]
      lambda: 0.85
      weight: [0.01667, -0.01740, 0.01560, -0.01564, 0.01315]
merge_method: della
base_model: Casual-Autopsy/Super-Nova-RP_stp.2
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16