/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
20 янв 2024

Umbra-MoE-4x10.7

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная MoE-модель на базе Solar и Mixtral для общих вопросов, общения и ролевого повествования.

34скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены23 апр 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

Umbra-MoE-4x10.7 — экспериментальная языковая модель SteelStorage для общения, ответов на общие вопросы и создания историй в ролевых сценариях. Она объединяет несколько моделей Solar в архитектуре Mixture of Experts на базе Mixtral; для работы предусмотрен чат-шаблон. В метаданных указано 10,6 млрд параметров и контекст 4096 токенов. Автор сообщает, что модель сохраняет связность до 16 тысяч токенов, однако это не заявленная базовая длина контекста.

Модель рассчитана на универсального ассистента, который при необходимости может вести ролевую игру и писать художественные сцены. Доступны веса в формате safetensors; в README также упомянуты GGUF-файлы, предоставленные сторонним пользователем. Лицензия — Apache-2.0. Автор характеризует модель как экспериментальную, поэтому качество ответов и поведения в ролевых сценариях может быть нестабильным.

Сценарии применения

  • ответы на общие вопросы в формате чата
  • написание историй и художественных сцен
  • ролевая игра с виртуальным собеседником
  • общение с универсальным ассистентом

Ограничения

Автор называет модель экспериментальной; результаты и связность ответов могут быть нестабильными. Указанный базовый контекст составляет 4096 токенов, а сохранение связности до 16 тысяч токенов приведено только как наблюдение автора.

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

image/png

Umbra-MoE-4x10.7

GGUF Files Kindly provided By @Kquant03

GGUF FILES HERE

Umbra is an off shoot of the [Lumosia Series] with a Focus in General Knowledge and RP/ERP

This model was built around the idea someone wanted a General Assiatant that could also tell Stories/RP/ERP when wanted.

This is a very experimental model. It's a combination MoE of Solar models, the models selected are personal favorites.

base context is 4k but it stays coherent up to 16k

Please let me know how the model works for you.

Update:

A Umbra Personality tavern card has been added to the files.

Template:

### System:

### USER:{prompt}

### Assistant:

Settings:

Temp: 1.0
min-p: 0.02-0.1

Evals:

  • Avg: 73.4
  • ARC: 70.31
  • HellaSwag: 87.81
  • MMLU: 66.42
  • T-QA: 67.82
  • Winogrande: 83.27
  • GSM8K: 64.75

Examples:


User:
Tell me an interesting fact.

Umbra:
The Amazon Rainforest is home to an astounding variety of life forms.

It encompasses over five million square kilometers across nine South American countries and holds approximately one-third of all known species on Earth.

This biodiversity hotspot supports more than 390 billion individual trees representing 16,000 species.

Over two million insect species live here alongside thousands of bird, mammal, amphibian, and reptile species. In this dense forest, indigenous communities have developed intricate knowledge systems that allow them to thrive sustainably within their surroundings.


User:
Tell me a story about a red haired fox

Umbra:
In the enchanted forest of Ardenwood, a vibrant world teeming with life and magic, lived a curious creature known as Vixie, whose russet fur glowed against the verdure that surrounded her. Her emerald eyes twinkled with mischief and wonder as she roamed the lush landscape, befriending all who crossed her path.

One sunlit afternoon, Vixie found herself weaving amongst a sea of tall grasses swaying gently in the breeze. Ahead lay a shimmering riverbank, where a gathering of animals was assembled around a mystifying sight - a radiant stone pulsing with an ethereal glow.

A majestic stag approached Vixie, his voice resonating with authority. He introduced himself as Elthon, leader of this assembly. They had gathered to seek guidance from the celestial gem, said to hold the secrets of the universe within its sparkling depths.

Vixie, filled with curiosity, asked if she could partake in their quest for knowledge. Elthon agreed, and they each took turns gazing into the jewel. As Vixie's turn came, she felt a tingling sensation course through her body, her senses heightened as the stone revealed a vision before her.

In the dreamlike tableau, Vixie saw herself standing atop a hill overlooking Ardenwood. She watched as the seasons changed, the land thrived, and creatures played out their destinies. It appeared the fates of these beings were intertwined, a tapestry woven together by love, friendship, sacrifice, and growth.

When the trance subsided, Vixie returned to the present moment, feeling humbled and grateful. This revelation emboldened her desire to cherish those bonds she shared with others, knowing how vital they were to the beauty and harmony of the enchanted realm. From then on, Vixie continued her adventures with renewed purpose, nurturing friendships and embracing the mysteries of Ardenwood.

Umbra-MoE-4x10.7 is a Mixure of Experts (MoE) made with the following models using:

🧩 Configuration

base_model: kodonho/SolarM-SakuraSolar-SLERP
gate_mode: hidden
dtype: bfloat16
experts:
  - source_model: kodonho/SolarM-SakuraSolar-SLERP
    positive_prompts:
    - "versatile"
    - "helpful"
    - "factual"
    - "integrated"
    - "adaptive"
    - "comprehensive"
    - "balanced"
    negative_prompts:
    - "specialized"
    - "narrow"
    - "focused"
    - "limited"
    - "specific"

  - source_model: Sao10K/Sensualize-Solar-10.7B
    positive_prompts:
    - "creative"
    - "chat"
    - "discuss"
    - "culture"
    - "world"
    - "expressive"
    - "detailed"
    - "imaginative"
    - "engaging"
    negative_prompts:
    - "sorry"
    - "cannot"
    - "factual"
    - "concise"
    - "straightforward"
    - "objective"
    - "dry"

  - source_model: NousResearch/Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B
    positive_prompts:
    - "analytical"
    - "accurate"
    - "logical"
    - "knowledgeable"
    - "precise"
    - "calculate"
    - "compute"
    - "solve"
    - "work"
    - "python"
    - "javascript"
    - "programming"
    - "algorithm"
    - "tell me"
    - "assistant"
    negative_prompts:
    - "creative"
    - "abstract"
    - "imaginative"
    - "artistic"
    - "emotional"
    - "mistake"
    - "inaccurate"

  - source_model: fblgit/UNA-SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0
    positive_prompts:
    - "instructive"
    - "clear"
    - "directive"
    - "helpful"
    - "informative"
    negative_prompts:
    - "exploratory"
    - "open-ended"
    - "narrative"
    - "speculative"
    - "artistic"

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Steelskull/Umbra-MoE-4x10.7"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
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

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
1d68731

0 моделей