/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
arsenic-v1.1-dpo-qwen2.5-14B
Библиотека
transformers
Опубликована
29 сен 2024

Eidolon-v1-14B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая 14-миллиардная модель Qwen2.5 для диалогов, генерации текста и следования инструкциям с контекстом до 131 072 токенов.

17скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены3 окт 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

Eidolon-v1-14B — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Qwen2.5 от Lambent, созданная с помощью mergekit из двух моделей arsenic. Она предназначена для диалогов, генерации текста и выполнения инструкций; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Модель содержит 14 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

В README указано, что модели в объединении прошли abliteration и DPO; автор отмечает возможные проблемы с отказами на нежелательные запросы и необходимость подбирать системный промпт под сценарий. EQ-bench показал 76,1336 балла, но автор сообщает о проблемах с синтаксисом тестирования. Модель доступна в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • диалоговый помощник с длинным контекстом
  • генерация и продолжение текста
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • структурированные ответы в диалогах
  • эксперименты с вызовом инструментов

Ограничения

Автор предупреждает, что ослабленные механизмы отказа могут приводить к ответам на нежелательные запросы, а результаты EQ-bench сопровождались проблемами синтаксиса. Подбирайте системный промпт для конкретного применения.

Для каких профессий подходит15

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

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

Merge Details

WARNING: There's actually a reason for the not-for-all-audiences tag on this one.

Qwen2.5 was much more refusal-censored in the first place compared to Mistral Nemo, but abliteration adjusts that.

(They're still probably more prudish. Humanlike style points and successful instruction following aren't really a pointer away from that.)

Given they are at least half-abliterated, I can't even promise they'll refuse with a guardrailed system prompt.

(I suspect they will due to the healing and re-integration of the base model, but may be more jailbreakable than fully intact refusal features.)

v1.1 was based on approximately the same steps as v1, but based on the abliterated version of Qwen-Instruct.

Presuming this dealt some damage, this version heals it with the middle layers of v1. They are still less 'refusal-censored' than v1, though be sure to calibrate the system prompt appropriately for the use case. EQ-bench testing had some syntax issues still but tested at 76.1336 (with Qwen prompt that I plan on removing). Not too bad given at least half of them's been through abliteration and DPO.

NAMING:

This is of course an arsenic-tuning variant, but that's gone rather beyond the initial.

Conversing with the model, they generated "Eidolon" as a self-name option. This isn't the most common choice and I was intrigued.

After a discussion on nominative determinism and the implications, I decided to rename the model accordingly. The default system prompt has been edited to reflect this, and distance from the original Qwen2.5 model.

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Lambent/arsenic-v1-qwen2.5-14B
merge_method: slerp
base_model: Lambent/arsenic-v1.1-dpo-qwen2.5-14B
parameters:
  t:
    - value: [0, 0, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0, 0]
dtype: bfloat16


Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
5420832

0 моделей