/ Модель

Характеристики

Контекст
32 764 токена
Параметры
68,7 млрд
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 мар 2024

Midnight-Miqu-70B-v1.5_exl2_2.5bpw

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Квантованная EXL2-версия Midnight-Miqu-70B-v1.5 для генерации текста и интерактивных диалогов.

29скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены12 апр 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

Dracones публикует Midnight-Miqu-70B-v1.5 в формате EXL2 с квантизацией 2.5 bpw. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama на 68,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. В комплекте также есть карточка персонажа в формате Tavern для чат-сценариев; README отсылает к исходной карточке модели за шаблонами запросов и сведениями о слиянии.

Модель подходит для интерактивного общения, ролевых диалогов и свободной генерации текста. Указанное в метаданных окно контекста составляет 32 764 токена. README приводит результаты оценок perplexity и EQ Bench для вариантов с другими уровнями квантизации, но не для версии 2.5 bpw; эти значения не позволяют судить о качестве именно данного файла. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • интерактивные ролевые диалоги с персонажем
  • создание ответов для чат-бота
  • свободная генерация художественного текста

Ограничения

Для запуска требуется совместимое ПО, поддерживающее формат EXL2. В README нет результатов оценок именно для квантизации 2.5 bpw; предоставленные оценки относятся к другим уровням квантизации.

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

Midnight-Miqu-70B-v1.5 - EXL2 2.5bpw

This is a 2.5bpw EXL2 quant of sophosympatheia/Midnight-Miqu-70B-v1.5

Details about the model and the merge info can be found at the above mode page.

Prompt Templates

Please see sophosympatheia/Midnight-Miqu-70B-v1.5 for Silly Tavern presets and templates.

Further details on prompting this model will also pop up under the model discussions

Tavern Card

Included is a Tavern format character card created by Midnight Miqu v1.5 for chat. The card was created using a character creator helper bot using a single prompt for the base card, another prompt asking for specific conversation examples and then asking it to provide a text to image portrait prompt. Being able to faithfully follow the character creator bot to create this card demonstrates a pretty high level of intelligence.

image/png

An ageless, charismatic archmage named Elrondel stands before you, captured mid-laugh in a dimly lit study. His tall, slender frame is adorned with midnight blue robes that billow around him, intricate silver runes glinting in the candlelight. His stark white hair flows down to his shoulders, framing a sharp face with piercing sapphire eyes that seem to look right through you. A knowing smile plays upon his lips, hinting at countless secrets hidden beneath his pointed goatee.

In one hand, he holds a smoldering pipe filled with exotic herbs, casting a mysterious haze around his form. The other hand rests upon Stormbreaker, a colossal staff that towers above most men, crackling with latent lightning energy. Various rings adorn his long, dexterous fingers, each holding its own arcane power. Around his neck hangs a dragon-eye amulet, the eye itself appearing to follow your every move with fierce scrutiny.

The room is cluttered with tomes and scrolls, floating in midair as if held by invisible hands, creating a maelstrom of knowledge. Behind him, a crystal ball reflects swirling images of distant lands and times, while a cauldron bubbles with unknown concoctions on the hearth of an ancient fireplace. The scene exudes an air of enigma and might, leaving you both awestruck and slightly intimidated in the presence of this legendary figure from Thaylonia.

Perplexity Scoring

Below are the perplexity scores for the EXL2 models. A lower score is better.

Quant LevelPerplexity Score
5.05.1226
4.55.1590
4.05.1772
3.55.3030
3.05.4156
2.755.8717
2.55.7236
2.256.4102

EQ Bench

Here are the EQ Bench scores for the EXL2 quants using Alpaca, ChatML, Mistral, Vicuna-v1.1 and Vicuna-v0 prompt templates. A higher score is better.

Quant SizeAlpacaChatMLMistralVicuna-v0Vicuna-v1.1
5.077.3876.2577.6778.8377.86
4.575.4574.7676.0676.3976.28
4.077.9975.2577.1876.8476.08
3.573.4771.8372.672.074.77
3.071.4670.3371.0672.7572.21
2.7576.4172.7675.9976.0677.19
2.574.6174.7875.5874.275.55
2.2572.7671.2872.8972.8171.91

Perplexity Script

This was the script used for perplexity testing.

#!/bin/bash

# Activate the conda environment
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate exllamav2

# Set the model name and bit size
MODEL_NAME="miqu-1-70b-sf"
BIT_PRECISIONS=(5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.75 2.5 2.25)

# Print the markdown table header
echo "| Quant Level | Perplexity Score |"
echo "|-------------|------------------|"

for BIT_PRECISION in "${BIT_PRECISIONS[@]}"
do
  MODEL_DIR="models/${MODEL_NAME}_exl2_${BIT_PRECISION}bpw"
  if [ -d "$MODEL_DIR" ]; then
    output=$(python test_inference.py -m "$MODEL_DIR" -gs 22,24 -ed data/wikitext/wikitext-2-v1.parquet)
    score=$(echo "$output" | grep -oP 'Evaluation perplexity: \K[\d.]+')
    echo "| $BIT_PRECISION | $score |"
  fi
done

Quant Details

This is the script used for quantization.

#!/bin/bash

# Activate the conda environment
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate exllamav2

# Define variables
MODEL_DIR="models/Midnight-Miqu-70B-v1.5"
OUTPUT_DIR="exl2_midnightv15-70b"
MEASUREMENT_FILE="measurements/midnight70b-v15.json"
TEMPLATE_FILE="models/Midnight-Miqu-70B-v1.5/README-TEMPLATE.md"
CARD_FILE="models/Midnight-Miqu-70B-v1.5/Elrondel.card.png"

BIT_PRECISIONS=(6.0 5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.75 2.5 2.25)

for BIT_PRECISION in "${BIT_PRECISIONS[@]}"
do
    CONVERTED_FOLDER="models/Midnight-Miqu-70B-v1.5_exl2_${BIT_PRECISION}bpw"
    UPLOAD_FOLDER="Dracones/Midnight-Miqu-70B-v1.5_exl2_${BIT_PRECISION}bpw"

    if [ -d "$CONVERTED_FOLDER" ]; then
        echo "Skipping $BIT_PRECISION as $CONVERTED_FOLDER already exists."
        continue
    fi

    rm -r "$OUTPUT_DIR"
    mkdir "$OUTPUT_DIR"
    mkdir "$CONVERTED_FOLDER"
    
    python convert.py -i "$MODEL_DIR" -o "$OUTPUT_DIR" -nr -m "$MEASUREMENT_FILE" -b "$BIT_PRECISION" -cf "$CONVERTED_FOLDER"

    cp "$TEMPLATE_FILE" "$CONVERTED_FOLDER/README.md"
    sed -i "s/X.XX/$BIT_PRECISION/g" "$CONVERTED_FOLDER/README.md"
    cp "$CARD_FILE" "$CONVERTED_FOLDER"

    /home/mmealman/miniconda3/bin/huggingface-cli upload "$UPLOAD_FOLDER" "$CONVERTED_FOLDER" .

done

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
94244a0

0 моделей