/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
68,7 млрд
Размер весов
138 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
17 ноя 2023

GOAT-70B-Storytelling

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель GOAT.AI на базе LLaMA 2 для генерации связных историй, книг, романов и сценариев по заданным сюжетам и описаниям персонажей.

131скачиваний за 30 дней60лайковвеса обновлены4 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

GOAT-70B-Storytelling — языковая модель, обученная лабораторией GOAT.AI как основа автономного агента для написания историй. Она предназначена для создания связных рассказов, книг, романов и сценариев по планам сюжета, профилям персонажей, их отношениям и другим вводным данным.

Модель использует плотную архитектуру LLaMA 2 с примерно 68,7 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. Она принимает текстовые описания и генерирует текст; в карточке указано применение для авторов историй, а также использование через Transformers или Spaces. Языки, на которых модель специально обучена, не обозначены.

Модель может генерировать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому её не следует использовать как источник достоверных фактов. Лицензия — llama2.

Сценарии применения

  • написание рассказа по плану сюжета
  • создание романа с заданными персонажами и их отношениями
  • генерация сценария фильма
  • развитие сюжетной линии по вводным автора

Ограничения

Модель может выдавать фактически неверный, предвзятый или оскорбительный текст. Контекст ограничен 4096 токенами.

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

GOAT-70B-Storytelling

GOAT-70B-Storytelling model

GOAT-70B-Storytelling model trained by GOAT.AI lab as a core model for an autonomous story-writing agent.

GOAT-Storytelling-Agent

This agent facilitates the generation of high-quality, cohesive, and captivating narratives, including stories and books. It achieves this by utilizing inputs such as plot outlines, character profiles, their interrelationships, and other relevant details. Examples are provided below.

Model description

  • Base Architecture: LLaMA 2 70B
  • License: llama2
  • Context window length: 4096 tokens

Training details

Training was performed on a GPU cluster of 64xH100s. FSDP ZeRO-3 sharding is employed for efficient training. We instruction finetune on a dataset of 18K examples for one epoch with batch size of 336, AdamW optimizer with learning rate 1e-5.

Learn more

Uses

The main purpose of GOAT-70B-Storytelling is to generate books, novels, movie scripts and etc. as an agent in coping with our GOAT-Storytelling-Agent. It is specifically designed for storywriters.

Usage

Usage can be either self-hosted via transformers or used with Spaces

import torch

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "GOAT-AI/GOAT-70B-Storytelling"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16
)

Currently, we support LLM endpoint generation, where you need to send a post request to the generation endpoint (we recommend using Text Generation Inference by HuggingFace).

Here is how you can utilize the model via GOAT-Storytelling-Agent:

from goat_storytelling_agent.storytelling_agent import StoryAgent

backend_uri = # Text generation endpoint
writer = StoryAgent(backend_uri, form='novel')
novel_scenes = writer.generate_story('treasure hunt in a jungle')

License

GOAT-70B-Storytelling model is based on Meta's LLaMA-2-70b-hf, and using own datasets.

GOAT-70B-Storytelling model weights are available under LLAMA-2 license.

Risks and Biases

GOAT-70B-Storytelling model can produce factually incorrect output and should not be relied on to deliver factually accurate information. Therefore, the GOAT-70B-Storytelling model could possibly generate wrong, biased, or otherwise offensive outputs.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.67.38
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)68.77
HellaSwag (10-Shot)87.74
MMLU (5-Shot)69.92
TruthfulQA (0-shot)53.53
Winogrande (5-shot)83.50
GSM8k (5-shot)40.79

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
e95f7b1

0 моделей