Характеристики

Лицензия: CC BY-NC 4.0
Базовая модель: Acolyte-22B
Опубликована: 22 сен 2024

Ссылки

Acolyte-22B-iMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Acolyte-22B-iMat-GGUF — квантизированная версия языковой модели Acolyte-22B, подготовленная Quant-Cartel на основе модели rAIfle.

1 212скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены22 сен 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Исходная модель создана с использованием LoRA-обучения на наборе различных датасетов поверх Mistral-Small-Instruct-2409, после чего результат был объединён с базовой моделью методом SLERP с коэффициентом 0,5. Модель предназначена для генерации текста и работы в инструкционном формате; рекомендуется использовать шаблон Mistral V2 или V3. Сведения о поддерживаемых языках и точном составе обучающих данных не указаны.

Версия распространяется в формате GGUF и использует Importance Matrix для квантизации; расчёты выполнялись на весах исходной модели в формате FP32. Файл разделён на 105 частей, заявленная длина контекста составляет 512 токенов. К преимуществам относится сохранение возможностей исходной модели при уменьшенном размере, однако квантизация может влиять на точность и качество генерации, а небольшой контекст ограничивает работу с длинными документами и большими диалогами. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с указанием авторства, но ограничивающей коммерческое применение.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей

Также подходит для

II.1Анализ требований и архитектура ПО

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

  e88 88e                               d8     
 d888 888b  8888 8888  ,"Y88b 888 8e   d88     
C8888 8888D 8888 8888 "8" 888 888 88b d88888   
 Y888 888P  Y888 888P ,ee 888 888 888  888     
  "88 88"    "88 88"  "88 888 888 888  888     
      b                                        
      8b,                                      
 
  e88'Y88                  d8           888    
 d888  'Y  ,"Y88b 888,8,  d88    ,e e,  888    
C8888     "8" 888 888 "  d88888 d88 88b 888    
 Y888  ,d ,ee 888 888     888   888   , 888    
  "88,d88 "88 888 888     888    "YeeP" 888    
                                               
PROUDLY PRESENTS

Acolyte-22B-iMat-GGUF

Quantized with love from fp32.

Original model author: rAIfle

Importance Matrix calculated using groups_merged.txt
105 chunks
n_ctx=512
Calculation uses fp32 precision model weights

Original model README here and below:

Acolyte-22B

image/png

LoRA of a bunch of random datasets on top of Mistral-Small-Instruct-2409, then SLERPed onto base at 0.5. Decent enough for its size. Check the LoRA for dataset info.

Use Mistral V2 & V3 template.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов: ff5214e