Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 12,1 млрд
Размер весов: 24,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: nemo-erebus
Библиотека: transformers
Опубликована: 3 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2212.04089

Brap-nemo-12b

Edens-Gate

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая 12,1-миллиардная модель Mistral для генерации диалогов, приключенческих историй и ролевых сценариев.

14скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 янв 2025

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

Edens-Gate/Brap-nemo-12b — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic на основе NewEden/nemo-erebus. В слияние также вошли Mistral Nemo Gutenberg, Magnum и UnslopNemo. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors; в метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, в том числе для написания приключенческих историй и ролевых сценариев. Карточка не приводит сведения о поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Сценарии применения

написание приключенческих историй
ведение ролевых сценариев
генерация художественной прозы
диалоговое общение с языковой моделью

Ограничения

Поддерживаемые языки и условия лицензии в предоставленных источниках не описаны. Указанная длина контекста — значение из метаданных; README не уточняет сценарии и ограничения работы с длинным контекстом.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей 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 merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using NewEden/nemo-erebus 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: anthracite-org/magnum-v2.5-12b-kto
    parameters: 
      density: 0.2
      weight: 0.53
  - model: nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v4
    parameters:
      density: 0.2
      weight: 0.53
  - model: TheDrummer/UnslopNemo-12B-v4.1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.53

merge_method: task_arithmetic
base_model: NewEden/nemo-erebus
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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: cdfb2db