/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
16 авг 2024

Crimson_Dawn-V0.1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Crimson Dawn — дообученная на ролевых и инструкционных данных модель Mistral для диалогов, ролевых сцен и ответов ассистента.

47скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены24 авг 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

Crimson Dawn V0.1 — разговорная языковая модель Epiculous для ролевого общения и повседневных запросов к ассистенту. Она создана на основе Mistral-Nemo-Base-2407 и дообучена в два этапа с помощью LoRA: сначала на данных для ролевых сценариев, затем на инструкционных данных. В репозитории указаны веса Safetensors; автор также описывает варианты квантования EXL2 и GGUF.

Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров. Карточка сообщает о контексте до 1 024 000 токенов и поддержке английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Модель обучена с шаблоном Mistral Instruct; для некоторых квантованных вариантов автор рекомендует попробовать ChatML, если возникают проблемы с поведением.

Модель предназначена для генерации диалоговых ответов, ролевых сцен и ответов на инструкции. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов сравнительных оценок качества; поведение может зависеть от шаблона промпта и используемого квантованного варианта.

Сценарии применения

  • ролевые диалоги с персонажем
  • генерация продолжения ролевой сцены
  • ответы на повседневные инструкции
  • диалоговый ассистент на русском языке
  • многоязычное общение с ассистентом

Ограничения

В README отмечены возможные проблемы с шаблоном Mistral у квантованных вариантов; автор советует попробовать ChatML. Карточка не приводит сравнительных оценок качества.

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

image/png

Back from the dead! Hoping to make something cool to share with everyone! Introducing Crimson Dawn! Built atop the impressive Mistral-Nemo-Base-2407; Crimson Dawn was built with the idea that AI should not be a boring bland generic assistant, but something that you can connect with on a more personal level. Something that can be interesting in a Roleplay, but useful as an assistant too.

Quants!

exl2 / gguf

Prompting

Crimson Dawn was trained with the Mistral Instruct template, therefore it should be prompted in a similar way that you would prompt any other mistral based model. If you are using GGUF I strongly advise using ChatML, for some reason that quantization performs better using ChatML.

"<s>[INST] Prompt goes here [/INST]<\s>"

Context and Instruct

Magnum-123B-Context.json Magnum-123B-Instruct.json Mistral-Custom-Context.json Mistral-Custom-Instruct.json *** NOTE *** There have been reports of the quantized model misbehaving with the mistral prompt, if you are seeing issues it may be worth trying ChatML Context and Instruct templates.

Current Top Sampler Settings

Violet_Twilight-Nitral-Special- Considered the best settings! Crimson_Dawn-Nitral-Special Crimson_Dawn-Magnum-Style

Tokenizer

If you are using SillyTavern, please set the tokenizer to API (WebUI/ koboldcpp)

Training

Training was done twice over 2 epochs each on two 2x NVIDIA A6000 GPUs using LoRA. A two-phased approach was used in which the base model was trained 2 epochs on RP data, the LoRA was then applied to base. Finally, the new modified base was trained 2 epochs on instruct, and the new instruct LoRA was applied to the modified base, resulting in what you see here.

Special Thanks

Special thanks to my friends over at Anthracite! Without their help and Kalomaze starting the synthetic data script, none of this would have been possible. Also want to thank my friends in The Chaotic Neutrals for their friendship, support, and guidance.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
94c0a74

0 моделей