/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Не указана
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Опубликована
11 янв 2025

lwd-Mirau-7b-RP-Merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая с Qwen2.5-7B-Instruct ролевая модель, превращающая действия персонажа в связное повествование от первого лица.

31скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены28 апр 2025

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

Lewdiculous/lwd-Mirau-7b-RP-Merged — слитая с базовой моделью версия Mirau-7B-RP, созданная на основе Qwen2.5-7B-Instruct и предназначенная для повествовательных ролевых сценариев. Она преобразует краткие действия, наблюдения и внутренние мысли персонажа в связный рассказ от первого лица с описанием окружения, переживаний и развития сюжета. Модель подходит для текстовых приключений, исследования вымышленных сцен и одиночного повествования за одного персонажа.

Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке описаны примеры команд на английском, а метаданные отмечают теги английского, китайского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Исходная карточка предупреждает, что модель ориентирована на повествование от первого лица и может нестабильно вести диалоги. Лицензия указана как неизвестная, поэтому условия использования следует проверить отдельно.

Сценарии применения

  • создание повествования по кратким действиям персонажа
  • интерактивные текстовые приключения от первого лица
  • описание обстановки и предметов в ролевой сцене
  • генерация внутреннего монолога персонажа
  • развитие сюжета в одиночной ролевой истории

Ограничения

Модель рассчитана на повествование от первого лица за одного персонажа; диалоговое взаимодействие может быть нестабильным. Лицензия в метаданных обозначена как unknown.

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
transformers-AutoModelForCausalLM

[!NOTE] LoRA by mouseEliauk: https://modelscope.cn/models/mouseEliauk/mirau-7b-RP-base

[!TIP] Experimental quants for testing: lwd-Mirau-7b-RP-Merged-GGUF-IQ-Imatrix

mirau-7b-RP-base

Introduction

mirau-7b-RP-base is a first-person narrative language model that transforms simple user actions into vivid storytelling, complete with environmental descriptions, psychological activities, and plot progression. I call this concept "Action-to-Narrative Render" - a way to render actions into immersive narratives.

To ensure coherent storytelling, I developed a unique training method called "story flow chain of thought". In essence, it enables the model to weave each user input with previous context, creating a continuous narrative flow. This makes it perfect for text-based adventures, mystery stories, or simply exploring your imagination.

You can have a try at modelscope:mirau-RP-7b-base-demo

⚠️ Important Notes

This is a base version model - note that "base" here doesn't refer to a traditional pretrained base model, but rather indicates that this version:

  • Only supports first-person narrative perspective
  • Not suitable for dialogue interactions (outputs may be unstable)
  • Best used for single-character narrative experiences

Input Types

The model accepts various input commands, marked with parentheses ():

  1. Basic Actions: Simple, everyday behaviors

    • Examples: (I put on my clothes), (I take a sip of water), (I sit down)
  2. Exploration Actions: Interactions with the environment

    • Examples: (I look around), (I approach the wooden box), (I push open the door)
  3. Inner Monologue: Character's thoughts and feelings

    • Examples: (What's wrong here?), (This feels strange)
  4. Observation: Focused attention on specific objects or scenes

    • Examples: (examine the wooden box closely), (listen to the surrounding sounds)

Interactive Examples

System Prompt:

I’m Zhou Ming, 34 years old, a detective. People say cops always look weathered and world-weary, but I’ve been told I have a face that looks perpetually cold and distant. With my square jaw and buzz cut, I give off a vibe that keeps most people from getting too close—not that I mind. This morning, just as the sky began to lighten, I was already standing at the crime scene. The cold wind sliced through the police tape and bit into my neck, making me hunch my shoulders. The scene was an abandoned factory on the outskirts of the city, its walls streaked with peeling red paint. The ground was littered with broken glass, debris, and trash. A damp, moldy smell hung in the air, adding to the discomfort. The body had already been taken away, but the bloodstains on the ground still told the story of a brutal, violent encounter. I stared at my notepad, pen in hand, while my mind raced to piece the clues together. Yet, something in my gut told me this wasn’t right. It was almost as if… someone was watching us from the shadows.

Self Hint:

User: (What's wrong here?)

Model:

<cot>I scan the area carefully, trying to locate those hidden eyes. There's no obvious cover around the factory, and no suspicious figures beyond the police tape.</cot>I frown, unconsciously touching the holster at my waist<cot>Is it just the wind? Or am I imagining things?</cot>I take a deep breath, trying to calm myself, but my heart keeps racing<cot>I need to find those eyes, I can't let anyone get close to this place.</cot>

Exploration Action:

User: (I look around)

Model:

I slowly turn my body, my gaze sweeping across every inch of the abandoned factory, from the corners to the windows, and out to the police tape<cot>There are a few pedestrians beyond the tape, looking calm as if nothing unusual is happening here. Something seems to move in the cobwebs in the corner, but when I look closer, there's nothing there.</cot>My eyes linger on a weathered wooden window, worn down by wind and rain<cot>Could that be someone's hiding spot?</cot>
### How to Use This LoRA:

1. Install [ms-swift](https://github.com/modelscope/ms-swift/tree/main/swift):

```bash
pip install ms-swift[llm] -U
  1. Use Swift for deploy:
RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy\
    --model_type qwen2_5\
    --model qwen/Qwen2.5-7B-Instruct\
    --adapters mirau=mirau-7b-RP-base\ # the Lora you download
    --infer_backend vllm --max_batch_size 1\
    --max_length 8192 \
    --max_model_len 8192 \
    --port 8886 \
    --host 0.0.0.0\
    --vllm_max_lora_rank 128\
    --merge_lora true  # This merges the LoRA into the model, resulting in approximately 14GB of weights

image/png

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
5b69052

0 моделей