/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
20 фев 2024

Adonalsium-Mistral-7b-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на текстах Cosmere модель Mistral для генерации художественных продолжений и экспериментов с повествованием.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 фев 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

Adonalsium-Mistral-7b-v0.1 — языковая модель Jake T и Ilijah P для генерации художественного текста в духе повествования и взаимодействий персонажей вселенной Cosmere Брэндона Сандерсона. Она создана дообучением Mistral-7B-v0.1 и ориентирована на творческое письмо и исследовательский анализ повествования.

Модель использует архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан контекст до 32 768 токенов и английский язык. Для адаптации применялись PEFT и адаптеры; веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Обучение на текстах серии Cosmere может помогать воспроизводить её характерные сюжетные мотивы и связи между персонажами, но ограничивает пригодность модели для других жанров и предметных областей. Качество и фактическая точность генераций README не оценивает; результаты следует проверять.

Сценарии применения

  • генерация сцен в духе вселенной Cosmere
  • продолжение художественного текста с персонажами и сюжетами Cosmere
  • создание диалогов между персонажами Cosmere
  • эксперименты с повествовательными стилями
  • анализ взаимодействий персонажей через генерацию текста

Ограничения

Обучение сосредоточено на серии Cosmere, поэтому модель может хуже подходить для других жанров и тематик. README не сообщает об оценке качества, а точность и уместность генераций требуют проверки.

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

Adonalsium-Mistral-Adapters

Basic Information

Overview

This LLM was trained as an attempt to generate text that mirrors the complex narrative and character interactions of Brandon Sanderson's Cosmere series, aiming to enhance creative storytelling and facilitate academic research in narrative analysis.

Data Source

The model leverages a simple dataset derived from the entire Cosmere series, enriched by dynamic visualizations that highlight the complex interplay of relationships and interactions within the Cosmere universe.

Technical Details

  • Environment: Google Colab, PEFT 0.8.2, tesla T4
  • Architecture: Mistral instruct tailored for Cosmere narratives
  • Adapters: Adapters model
  • Training Data: Cosmere series
StepTraining Loss
5000.018500
10000.000000

Detailed technical specifics, including architecture choices, hyperparameters, and training methodologies, are documented in the accompanying training and generation notebook.

Access and Usage

Test and research with this model within the text generation web UI colab. The model is accessible for use as detailed in the training and generation notebook.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
64d4ecf

0 моделей