/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
10,4 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
The-Omega-Directive-12B-EVISCERATED
Опубликована
13 июн 2025

The-Omega-Directive-12B-EVISCERATED-FT

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная модель на базе Mistral для генерации текста и диалогов на английском языке.

278скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 июн 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

The-Omega-Directive-12B-EVISCERATED-FT — языковая модель SuperbEmphasis для генерации текста и диалогового общения. Она основана на MistralForCausalLM и дообучена методом SFT в течение четырёх эпох на базе SuperbEmphasis/The-Omega-Directive-12B-EVISCERATED. Автор сообщает, что из исходной модели удалены пять редко используемых слоёв, чтобы уменьшить размер и повысить скорость вывода; в README отмечено, что результат «почти работает». В метаданных указано 10,4 млрд параметров и контекст до 1 024 000 токенов.

Модель может служить экспериментальной основой для генерации ответов и диалогов на английском языке. README не приводит результатов оценки качества и предупреждает о нестабильности полученного варианта. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге на английском языке
  • эксперименты с уменьшенной версией Mistral
  • проверка генерации текста при длинном контексте

Ограничения

Автор указывает, что модель «почти работает»; удаление слоёв и дообучение с высокой скоростью обучения могут снижать стабильность и качество. В README не приведены результаты оценки.

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

omg it almost works!

I stripped out the 5 least used layers. and then I used SFT over 4 epochs and a high learning rate.... and its almost good!

My goal is to make a new Velvet eclipse with these "less used" paramets stripped out. reducing the size significantly to allow for a higher inference speed, and more room for context.

NOTES

        per_device_train_batch_size = 10,
        gradient_accumulation_steps = 4,
        num_train_epochs = 4, # Set this for 1 full training run.
        learning_rate = 5e-4, # Reduce to 2e-5 for long training runs

Uploaded finetuned model

  • Developed by: SuperbEmphasis
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : SuperbEmphasis/The-Omega-Directive-12B-EVISCERATED

This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

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
751244b

0 моделей