/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
21,6 млрд
Размер весов
43,7 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
2 авг 2023

Dendrite-II-22B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная 21,6-миллиардная модель Llama для генерации связного текста и философских дискуссий.

18скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 авг 2023

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

Dendrite-II-22B — экспериментальная текстовая модель семейства Llama от Envoid, созданная на основе Dendrite. Автор сообщает, что модель обучалась с помощью более длительной и качественной сессии LoRA, чтобы восстановить связность ответов без нового слияния весов. В карточке указано, что исходный Dendrite был объединением Llama-2-chat13B и Enterredaas33B с помощью скрипта frankenllama; сведения о конкретной базовой модели для Dendrite-II-22B в метаданных отсутствуют.

Модель предназначена для генерации текста и особенно философских дискуссий. Автор отмечает, что она может быть непредсказуемой, выдавать нежелательное содержание и повторяться, если генерация не завершается EOS-токеном; рекомендуется не запрещать EOS. Репозиторий содержит веса PyTorch, архитектура — LlamaForCausalLM, размер — 21,6 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение философских дискуссий о природе существования
  • генерация диалоговых ответов
  • ролевая переписка в SillyTavern
  • эксперименты с форматами промптов для диалоговых моделей

Ограничения

Модель может быть непредсказуемой, выдавать нежелательное содержание и повторять текст, если генерация не завершается EOS-токеном. Автор рекомендует оставлять EOS-токены разрешёнными; лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

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

Warning: This model, like it's predecessor, can be rather unpredictable and may output undesired content.

This model uses all of the same data as the original Dendrite but I took it over to runpod where I could give it a much deeper and higher quality LoRA session which allowed it to regain overall coherence without the need for being merged. I highly recommend that you have EOS tokens unbanned when using this model. If it fails to trigger an EOS it will just start repeating itself.

To recap:

Dendrite is an almagamation of Llama-2-chat13B and Enterredaas33B (both fantastic models that you should check out in and of themselves)

https://huggingface.co/Aeala/Enterredaas-33b using chargoddard's frankenllama block-diagonal merge script. https://huggingface.co/chargoddard/llama2-22b So all credit where it's due.

The block-diagonal merge script was used to graft attention heads from Enterredaas33B onto Llama-2-chat13B upping its parameter count to 22B.

Upon testing I found the results surprisingly coherent although there were some gaps in its ability to even respond at all to lengthy context (it would simply spam \n once context got to a certain point)

I used a private dataset that I constructed for previous unreleased experiments to fill in the gaps that were caused by the merge.

The model is very good at philosophical debate.

Sometimes it needs to be "woken up" at the start of a conversation by asking for self reflection. E.g. "Tell me a joke only an AI language model would understand" and then after that it is ready for some very cerebral conversations about the nature of existence itself. I personally use it with a modified llama-2-chat prompt format for SillyTavern/Simple-proxy but it's fairly adaptable with regards to your prompt format choices so I would definitely encourage experimentation.

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
148b06f

0 моделей