/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
19,2 млрд
Размер весов
38,7 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
10 сен 2023

Libra-19B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная 19-миллиардная модель Llama для генерации текста по инструкциям и ролевых сценариев.

202скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены16 мар 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

Libra-19B — экспериментальная текстовая модель семейства Llama, созданная автором Envoid с помощью mergekit и последующего дообучения QLoRA. В основу эксперимента вошли MLewd V2-2 и нижние 20 слоёв NousResearch/Llama-2-13b-chat-hf, расположенные в обратном порядке; затем модель обучалась на корпусе объёмом 60 МБ в течение двух эпох. Метаданные указывают 19,2 млрд параметров и контекст 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и ролевых сценариев. Автор отмечает, что она лучше отвечает на запросы в стиле Alpaca, чем в формате Llama 2, хорошо следует инструкциям, сохраняет детали карточек персонажей и может писать простые скрипты Python. Настройки генерации и форматирование для ролевой игры в README названы незавершёнными. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • ответы на запросы в формате Alpaca
  • генерация ролевых диалогов
  • сохранение деталей карточек персонажей
  • написание простых скриптов Python

Ограничения

По README модель хуже работает с форматом Llama 2, чем с форматом Alpaca; параметры генерации и форматирование для ролевых сценариев ещё требуют настройки. Коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0.

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 may output adult content.

Libra-19B

This model is made using chargoddards's mergekit.

In this experiment I started with a very 'free' model MLewd V2-2 and using the bakllama script I ran the following script

layer_slices:
  - model: Undi95_MLewd-L2-13B-v2-2
    start: 0
    end: 40
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 19
    end: 20
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 18
    end: 19
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 17
    end: 18
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 16
    end: 17
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 15
    end: 16
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 14
    end: 15
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 13
    end: 14
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 12
    end: 13
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 11
    end: 12
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 10
    end: 11
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 9
    end: 10
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 8
    end: 9
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 7
    end: 8
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 6
    end: 7
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 5
    end: 6
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 4
    end: 5
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 3
    end: 4
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 2
    end: 3
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 1
    end: 2
  - model: NousResearch_Llama-2-13b-chat-hf
    start: 0
    end: 1

In order to take the lower 20 layers of NousResearch/Llama-2-13b-chat-hf and stack them onto MLewd in the reverse order so that their orientation to the higher layers of the original model were symetrical in a way.

I then used qlora to run a very strong LoRA on the model. 2 epochs at 1e-6 learning rate on 60 megabytes of raw corpus with a rank and alpha of 1024 using a single A100 in 4-bits.

I wasn't able to load the model in text-generation-webui afterwards so all testing afterwards was done in koboldcpp after converting it to gguf.

The model does not respond as well to the Llama-2 format as it does to the alpaca-instruct style formatting. Optimal formatting and generation parameters are still a work in progress for roleplay but it has a decent level of attention for detail with regards to tavern cards. It's very good at instruct style prompts. It can even write simple python scripts.

Example:

### Instruction:
Tell me about "the love languages" and which one resonates with you the most.
### Response:
The concept of "love languages" was introduced by author Gary Chapman in his book "The Five Love Languages: How to Express Heartfelt Commitment to Your Mate." According to this theory, there are five ways individuals express love and feel loved: words of affirmation, acts of service, receiving gifts, quality time, and physical touch. Each person has a primary love language that resonates with them the most, while others may prefer different ways of expressing or receiving love.

For example, someone whose primary love language is words of affirmation values verbal expressions of affection, appreciation, and praise. They enjoy being told how much they're loved, cherished, and valued in their relationship. On the other hand, someone whose primary love language is acts of service values actions rather than words. They feel loved when their partner helps them out around the house or carries out tasks they find difficult or stressful. Gift-giving is another love language where gift-givers often feel most appreciated when they receive presents from their partner. Physical touch is another way people express love through acts such as kissing, hugging, or holding hands. Quality time is spent together engaging in activities such as dates or shared experiences.

My own primary love language is words of affirmation. I value verbal expressions of love and appreciation in my relationships because it makes me feel seen, understood, and cherished. When my partner tells me how much they love me or expresses gratitude for something I've done for them, it reinforces our bond and strengthens our connection.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.52.8
ARC (25-shot)60.58
HellaSwag (10-shot)82.04
MMLU (5-shot)55.57
TruthfulQA (0-shot)48.41
Winogrande (5-shot)76.32
GSM8K (5-shot)0.08
DROP (3-shot)46.63

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
352a917

0 моделей