/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B
Опубликована
8 окт 2024

Dans-PersonalityEngine-v1.0.0-8b

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Разговорная модель семейства Llama 3.1 для ролевых диалогов, совместного написания, суммаризации и анализа тональности.

37скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены11 окт 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

Dans-PersonalityEngine-v1.0.0-8b — разговорная языковая модель Dans-Archive, созданная полным дообучением и слиянием моделей семейства Llama 3.1. Она предназначена для диалогов, совместного написания текстов и ролевых сценариев, а также для суммаризации и анализа тональности в текстовых конвейерах.

Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и использует шаблон запросов ChatML. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В обучении использовались инструкции в один и несколько ходов, ролевые сценарии, текстовые приключения, материалы для соавторства и другие наборы данных.

Карточка предупреждает, что модель не проходила выравнивание на безвредность, поэтому её ответы могут содержать вредный контент и требуют проверки при применении. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов и текстовых приключений
  • совместное написание рассказов и других текстов
  • суммаризация документов и переписки
  • анализ тональности отзывов и сообщений
  • ответы на инструкции в многошаговом диалоге

Ограничения

Модель не проходила выравнивание на безвредность, поэтому может выдавать вредный или неподходящий контент; ответы следует проверять перед использованием. Заявленные возможности не сопровождаются в карточке оценками качества.

Для каких профессий подходит12

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

What is it?

This model is intended to be multifarious in its capabilities and should be quite capable at both co-writing and roleplay as well as find itself quite at home performing sentiment analysis or summarization as part of a pipeline. It has been trained on a wide array of one shot instructions, multi turn instructions, role playing scenarios, text adventure games, co-writing, and much more. The full dataset is publicly available and can be found in the datasets section of the model page.

There has not been any form of harmfulness alignment done on this model, please take the appropriate precautions when using it in a production environment.

Prompting

The model has been trained on standard "ChatML" format prompting, an example of which is shown below:

<|im_start|>system
system prompt<|im_end|>
<|im_start|>user
Hi there!<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Nice to meet you!<|im_end|>
<|im_start|>user
Can I ask a question?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

SillyTavern templates

Below are Instruct and Context templates for use within SillyTavern.

{
    "story_string": "<|im_start|>system\n{{#if system}}{{system}}\n{{/if}}{{#if wiBefore}}{{wiBefore}}\n{{/if}}{{#if description}}{{description}}\n{{/if}}{{#if personality}}{{char}}'s personality: {{personality}}\n{{/if}}{{#if scenario}}Scenario: {{scenario}}\n{{/if}}{{#if wiAfter}}{{wiAfter}}\n{{/if}}{{#if persona}}{{persona}}\n{{/if}}{{trim}}<|im_end|>\n",
    "example_separator": "",
    "chat_start": "",
    "use_stop_strings": false,
    "allow_jailbreak": false,
    "always_force_name2": false,
    "trim_sentences": false,
    "include_newline": false,
    "single_line": false,
    "name": "Dan-ChatML"
}
{
    "system_prompt": "Write {{char}}'s actions and dialogue, user will write {{user}}'s.",
    "input_sequence": "<|im_start|>user\n",
    "output_sequence": "<|im_start|>assistant\n",
    "first_output_sequence": "",
    "last_output_sequence": "",
    "system_sequence_prefix": "",
    "system_sequence_suffix": "",
    "stop_sequence": "<|im_end|>",
    "wrap": false,
    "macro": true,
    "names": false,
    "names_force_groups": false,
    "activation_regex": "",
    "skip_examples": false,
    "output_suffix": "<|im_end|>\n",
    "input_suffix": "<|im_end|>\n",
    "system_sequence": "<|im_start|>system\n",
    "system_suffix": "<|im_end|>\n",
    "user_alignment_message": "",
    "last_system_sequence": "",
    "system_same_as_user": false,
    "first_input_sequence": "",
    "last_input_sequence": "",
    "name": "Dan-ChatML"
}

Training

This model was full finetuned for 4 epochs on 8x H100 equating to 21 hours.

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
246150c

0 моделей