/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
StoryWeaver-7b-Instruct-v0.1
Опубликована
9 мая 2024

StoryFusion-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации англоязычных рассказов и художественных текстов по подсказке.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 мая 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

StoryFusion-7B — модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением StoryWeaver-7b-Instruct-v0.1, Coxcomb и Mistral-7B-storywriter. В конфигурации слияния также указана WestLake-7B-v2 как базовая модель; применён метод dare_ties, итоговый тип данных — bfloat16.

Модель предназначена для генерации художественных текстов и рассказов по подсказке, а также для диалоговой генерации в формате инструкций. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; README также упоминает квантованные варианты GGUF. Язык исходных моделей и назначение нацелены на англоязычное творчество.

Модель распространяется по лицензии, указанной в метаданных Hugging Face. Сведений о ней в предоставленных данных нет.

Сценарии применения

  • написание рассказа по краткой сюжетной подсказке
  • продолжение художественного текста
  • генерация творческого текста в диалоговом формате
  • разработка англоязычных сюжетов и сцен

Ограничения

В карточке нет описания результатов оценки качества или подробных ограничений применения. Предназначение и исходные модели ориентированы на англоязычное творчество.

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

StoryFusion-7B

StoryFusion-7B is a merge of the following models:

⚡ Quantized Models

Thanks to MRadermacher for the quantized models

.GGUF https://huggingface.co/mradermacher/StoryFusion-7B-GGUF

🧩 Configuration

models:
  - model: senseable/WestLake-7B-v2
    # No parameters necessary for base model
  - model: kasper52786/StoryWeaver-7b-Instruct-v0.1
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.4
  - model: N8Programs/Coxcomb
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.3
  - model: Norquinal/Mistral-7B-storywriter
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.3
merge_method: dare_ties
base_model: senseable/WestLake-7B-v2
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "OmnicromsBrain/StoryFusion-7B"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
459075a

0 моделей