/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
12,3 млрд
Размер весов
49,9 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Honey-Yuzu-13B
Опубликована
16 авг 2024

Honey-Yuzu-Mod-13B

Генерация текстаТекст → текст

Слитая модель Mistral на 12,3 млрд параметров для творческой генерации текста и ролевых диалогов.

19скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 авг 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

Honey-Yuzu-Mod-13B — слитая модель для генерации текста на архитектуре Mistral, созданная автором Reiterate3680 на основе matchaaaaa/Honey-Yuzu-13B. Автор изменил исходный рецепт слияния, используя Fimbulvetr v2 вместо v2.1 и экспериментируя с методами градиентного слияния.

Модель рассчитана на связную творческую генерацию и ролевые диалоги — такие сценарии указаны в описании базовой Honey-Yuzu-13B. Она содержит 12,3 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты локального EQ-Bench на квантизированной версии Q4KL, однако автор отмечает, что модель не тестировалась всесторонне.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и ограничениях на использование в предоставленных данных отсутствуют; результаты бенчмарка не следует считать подтверждением качества для иных задач.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов с вымышленными персонажами
  • создание связных творческих текстов
  • генерация продолжений по текстовому запросу

Ограничения

Автор сообщает, что модель тестировалась ограниченно; приведённые результаты EQ-Bench получены локально на Q4KL и не подтверждают качество в других сценариях. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

I really like Honey Yuzu but I found Fimbulvetr v2 performs much better than v2.1 so I wanted to remake the merge with it, and I messed around with the gradient merge methods a bit too. Although I haven't tested it extensively, this version consistently scores a pointer higher than the original on a local EQ-Bench (Q4KL quant). It ties Lyra-v1, the new Nemo finetune that scored highest!

MERGE BROUGHT TO YOU BY:

  • Mergekit Config Stolen From matchaaaaa/Honey-Yuzu-13B
  • Trying to use lazymergekit at first except I had to throw everything out anyway and do the multi-step merge by hand
slices: # this is a quick float32 restack of BLC using the OG recipe
  - sources:
    - model: SanjiWatsuki/Kunoichi-7B
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: SanjiWatsuki/Silicon-Maid-7B
      layer_range: [8, 24]
  - sources:
    - model: KatyTheCutie/LemonadeRP-4.5.3
      layer_range: [24, 32]
merge_method: passthrough
dtype: float32
name: Big-Lemon-Cookie-11B
---
models: # this is a remake of CLC with the newer Fimbul v2.1 version
  - model: Big-Lemon-Cookie-11B
    parameters:
      weight: 0.8
  - model: Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2 # Fim 2.1 performs significantly worse imo, and we don't care about 16k
    parameters:
      weight: 0.2
merge_method: linear
dtype: float32
name: Chunky-Lemon-Cookie-11B
---
slices: # 8 layers of WL for the splice
  - sources:
    - model: senseable/WestLake-7B-v2
      layer_range: [8, 16]
merge_method: passthrough
dtype: float32
name: WL-splice
---
slices: # 8 layers of CLC for the splice
  - sources:
    - model: Chunky-Lemon-Cookie-11B
      layer_range: [8, 16]
merge_method: passthrough
dtype: float32
name: CLC-splice
---
models: # this is the splice, a gradient merge meant to gradually and smoothly interpolate between stacks of different models
  - model: WL-splice
    parameters:
      weight: [1, 1, 0.75, 0.625, 0.5, 0.375, 0.25, 0, 0] # 0.125 / 0.875 values removed here - "math gets screwy" 
  - model: CLC-splice
    parameters:
      weight: [0, 0, 0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75, 1, 1] # 0.125 / 0.875 values removed here - "math gets screwy" 
merge_method: della_linear # New Meme
base_model: WL-splice
dtype: float32
name: splice
---
slices: # putting it all together
  - sources:
    - model: senseable/WestLake-7B-v2
      layer_range: [0, 16]
  - sources: 
    - model: splice
      layer_range: [0, 8]
  - sources:
    - model: Chunky-Lemon-Cookie-11B
      layer_range: [16, 48]
merge_method: passthrough
dtype: float32
name: Honey-Yuzu-Mod-13B

Meaningless EQ-Bench results at Q4KL:

This model: 78.7
matchaaaaa/Honey-Yuzu-13B: 77.64
Sao10K/MN-12B-Lyra-v1 with Mistral prompt: 78.4-78.7
senseable/WestLake-7B-v2 at Q6K: 79.15 (official EQ-Bench site reports 78.7) 

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
13992f5

0 моделей