/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
8 окт 2024

MN-Dark-Planet-TITAN-12B

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

MN-Dark-Planet-TITAN-12B — 12,1-миллиардная языковая модель Mistral для генерации текста, включая диалоги и ролевые сценарии.

47скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены22 ноя 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

MN-Dark-Planet-TITAN-12B — языковая модель генерации текста на архитектуре Mistral, опубликованная DavidAU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors полной точности; автор также указывает, что их можно использовать напрямую или преобразовывать в GGUF, GPTQ, EXL2, AWQ и HQQ.

Модель предназначена для генерации текста. В README упомянуты чат и ролевая игра, однако конкретные сценарии и настройки предлагается искать в дополнительных материалах, ссылки на которые в карточке не заполнены. Метаданные указывают размер 12,1 млрд параметров и длину контекста 1 024 000 токенов.

Для работы автор рекомендует подбирать параметры генерации и семплеры с учётом модели; неподходящие настройки могут ухудшить результат. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение диалога с языковой моделью
  • ролевая игра с текстовым персонажем

Ограничения

Результаты зависят от настроек генерации и семплеров. Лицензия и конкретные характеристики целевых сценариев не приведены в доступных данных.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This repo contains the full precision source code, in "safe tensors" format to generate GGUFs, GPTQ, EXL2, AWQ, HQQ and other formats. The source code can also be used directly.

IMPORTANT: Highest Quality Settings / Optimal Operation Guide / Parameters and Samplers

If you are going to use this model, (source, GGUF or a different quant), please review this document for critical parameter, sampler and advance sampler settings (for multiple AI/LLM aps).

This a "Class 1" (settings will enhance operation) model:

For all settings used for this model (including specifics for its "class"), including example generation(s) and for advanced settings guide (which many times addresses any model issue(s)), including methods to improve model performance for all use case(s) as well as chat, roleplay and other use case(s) (especially for use case(s) beyond the model's design) please see:

[ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

REASON:

Regardless of "model class" this document will detail methods to enhance operations.

If the model is a Class 3/4 model the default settings (parameters, samplers, advanced samplers) must be set for "use case(s)" uses correctly. Some AI/LLM apps DO NOT have consistant default setting(s) which result in sub-par model operation. Like wise for Class 3/4 models (which operate somewhat to very differently than standard models) additional samplers and advanced samplers settings are required to "smooth out" operation, AND/OR also allow full operation for use cases the model was not designed for.

BONUS - Use these settings for ANY model, ANY repo, ANY quant (including source/full precision):

This document also details parameters, sampler and advanced samplers that can be use FOR ANY MODEL, FROM ANY REPO too - all quants, and of course source code operation too - to enhance the operation of any model.

[ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

NOTE:

I strongly suggest you also visit the DavidAU GGUF (below) repo too for more details in using this model ; especially if it is "Class 3" or "Class 4" to get maximum performance from the model.

For full information about this model, including:

  • Details about this model and its use case(s).
  • Context limits
  • Special usage notes / settings.
  • Any model(s) used to create this model.
  • Template(s) used to access/use this model.
  • Example generation(s)
  • GGUF quants of this model

Please go to:

[ https://huggingface.co/DavidAU/MN-Dark-Planet-TITAN-12B-GGUF ]

Additional Quants:

[ https://huggingface.co/Echo9Zulu/DavidAU_MN-Dark-Planet-TITAN-12B-fp16-ns-ov]

[ https://huggingface.co/RichardErkhov/DavidAU_-_MN-Dark-Planet-TITAN-12B-gguf]

Imatrix GGUFS: [ https://huggingface.co/mradermacher/MN-Dark-Planet-TITAN-12B-i1-GGUF]

[ https://huggingface.co/mradermacher/MN-Dark-Planet-TITAN-12B-GGUF]

[ https://huggingface.co/QuantFactory/MN-Dark-Planet-TITAN-12B-GGUF]

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
dd78435

0 моделей