Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Hermes-2-Pro-Mistral-7B
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

WorldGen

Casual-Autopsy

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

WorldGen — экспериментальное слияние нескольких моделей Mistral для генерации персонажей и записей Lorebook.

22скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 дек 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

WorldGen — экспериментальная объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором Casual-Autopsy методом TIES с помощью mergekit. Базой слияния послужила kubernetes-bad/chargen-v2; также объединены NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B, Weyaxi/Einstein-v4-7B и NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO.

Модель предназначена для генерации текста, в частности для создания персонажей и записей Lorebook/WI; автор описывает её как тестовое слияние, призванное улучшить эти сценарии. Она содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно 32 768 токенов. В метаданных также указана поддержка диалогового взаимодействия.

Модель опубликована в формате safetensors и доступна под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face. Слияние экспериментальное, а README формулирует заявленную цель как проверку возможного улучшения CharGen; подтверждённых оценок качества в карточке нет.

Сценарии применения

создание описаний персонажей для ролевых сценариев
составление записей Lorebook или World Info
генерация диалогового текста
создание художественных текстов по запросу

Ограничения

README характеризует модель как тестовое слияние и не приводит оценок качества. Поддерживаемые языки отдельно не заявлены.

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

merge

This is a test merge in hopes of giving CharGen improved functionality in character creation as well as making it more useful in creating Lorebook/WI entries

Created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using kubernetes-bad/chargen-v2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: kubernetes-bad/chargen-v2
    parameters:
      density: 1
      weight: 1
  - model: NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.2
  - model: Weyaxi/Einstein-v4-7B
    parameters:
      density: [0.6, 0.5, 0.4, 0.5, 0.6]
      weight: 0.15
  - model: NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B
    parameters:
      density: [0.4, 0.5, 0.6, 0.5, 0.4]
      weight: 0.15
merge_method: ties
base_model: kubernetes-bad/chargen-v2
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MistralForCausalLM
Ревизия весов: 2517f52