/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Mixtral-8x7B-v0.1
Опубликована
14 мар 2024

Mega-Destroyer-8x7B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая модель Mixtral 8x7B для генерации текста по инструкциям, диалогов, творческого письма и ролевых сценариев.

68скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены14 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

FoxEngineAi/Mega-Destroyer-8x7B — языковая модель, созданная Dampf совместно с FoxEngineAi с помощью mergekit. Это слияние нескольких моделей Mixtral 8x7B методом DARE TIES на базе mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1; среди компонентов — Mixtral Instruct, Open_Gpt4, Air-Striker, LimaRP и Typhon. Архитектура Mixtral — Mixture of Experts, число параметров по метаданным — 7,1 млрд, контекст — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по инструкциям, диалогов, творческого письма и ролевых сценариев. README заявляет, что модель рассчитана на широкий круг задач и поддерживает разные шаблоны запросов, включая Alpaca, Vicuna, ChatML и Llama 2 Chat. Лицензия — CC BY 4.0.

Качество и поведение могут меняться в зависимости от шаблона запроса; README не приводит количественных результатов оценки. Несмотря на заявленную пригодность для широкого круга задач, специализация компонентов на ролевых сценариях и творческом письме может влиять на ответы в других сценариях.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции
  • диалоговый чат
  • написание рассказов и художественных текстов
  • ролевая игра с персонажами
  • генерация творческих идей

Ограничения

README не приводит количественных оценок качества; результаты могут зависеть от формата запроса. Языки модели отдельно не перечислены.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mergeout

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 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: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 1.0
  - model: rombodawg/Open_Gpt4_8x7B_v0.2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.8
  - model: mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1+LoneStriker/Air-Striker-Mixtral-8x7B-ZLoss-LoRA
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.6        
  - model: Sao10K/Typhon-Mixtral-v1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.7
  - model: mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1+Doctor-Shotgun/limarp-zloss-mixtral-8x7b-qlora
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.4      
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16
name: Mega-Destroyer-8x7B

High quality GGUF quants available here: https://huggingface.co/Artefact2/Mega-Destroyer-8x7B-GGUF (Thank you, Artefact for quanting it using an imatrix!)

Hello everyone, this is Dampf. You might know me as the creator of Mythical-Destroyer-13B.

This time, I collaborated with Mr.DragonFox aka FoxEngineAi, harnessing his powerful rig to deliver a Merge of multiple high quality Mixtral 8x7B models. My goal was to beat Bagel-Mistery-Tour V2 by Ycros and create the best Mixtral model to date. Did I succeed? Please try it out and decide for yourself!

Aside from the obvious Mixtral Instruct, to keep its intelligence, I've merged Rombo's excellent Open_Gpt4_v0.2 model that consists of Jon Durbin's Bagel-DPO-8x7B and another highly regarded model, namely smelborp/MixtralOrochi8x7B. This model also combines different datasets together, meaning it should be agood fit for every task you throw at it. This model acts like the reasoning part in the merge. In contrast, we have Air-Striker and LimaRP at the creative side which will allow for great roleplays in different styles, they are also a good fit to enhance the model's writing capabilities greatly.

And finally, I've merged Sao10K/Typhon-Mixtral-v1 to boost the story writing capabilities even further. It includes KoboldAI's latest Holodeck model, as well as a couple of his latest models and combines it into one package. My hope is that this will capture the magic Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2 emits, just at the intelligence level of a Mixtral model. This one also includes Nous Hermes 2 DPO, a high quality instruct model that will boost its intelligence and sorta act like a balancer to all the creative stuff in the merge.

What we have here is a model that should be fantastic at instruct and roleplay/creative tasks a like. So basically a general purpose model. Perhaps the pinnacle of Rocksmashing? Idk xD I just know it includes nearly all datasets on the sun. As a reason, it will likely work with every prompt format as well. So feel free to use Alpaca, Vicuna, ChatML, Llama 2 Chat or whatever your heart desires.

A huge thank you to the creators of these fantastic datasets and fine tunes in the respective merges, namely Jon Durbin, Teknium, Sao10K, MistralAI, LoneStriker, NeverSleep, Suikamelon, Doctor-Shotgun, KoboldAI and more. All credit goes to them. A thank you to the creators of the different merges I've merged (Mergeception!) as well! And of course a thank you to MrDragonFox for lending his compute! Please enjoy :D

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
d257c7b

0 моделей