/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
13,4 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
20 мая 2023

Pygmalion-13b-8bit-GPTQ

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Квантованная до 8 бит разговорная модель Pygmalion на базе LLaMA-13B для вымышленных диалогов и ролевого общения на английском языке.

24скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены20 мая 2023

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

Pygmalion 13B — разговорная языковая модель, разработанная PygmalionAI на базе Meta LLaMA-13B и опубликованная TehVenom в виде преобразованной и квантованной сборки. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LLaMA и рассчитана на генерацию диалогового текста на английском языке; нативный контекст составляет 2048 токенов.

Модель дообучена с помощью LoRA на подмножестве данных Pygmalion-6B-v8-pt4, после чего адаптер объединён с базовой моделью. Веса преобразованы из релиза PygmalionAI с XOR-файлами, применёнными заранее, и квантованы до 8 бит с помощью GPTQ. Модель предназначена прежде всего для вымышленных разговоров и развлечения; ожидается форматирование запросов в стиле персонажа Pygmalion.

Модель может генерировать ненормативную, непристойную или оскорбительную речь и не была настроена на безопасное и безвредное поведение. Ответы могут быть фактически неверными или вводящими в заблуждение. Автор рекомендует использовать её только для развлекательных вымышленных диалогов. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

  • ролевые диалоги с вымышленными персонажами
  • развлекательные беседы с ИИ-персонажем
  • генерация реплик персонажа по заданной персоне

Ограничения

Модель не настроена на безопасное поведение и может выдавать ненормативный, непристойный или оскорбительный текст; ответы могут быть неверными или вводить в заблуждение. Предназначена для вымышленных развлекательных диалогов, а для работы ожидает формат запросов Pygmalion.

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

Install 0cc4m's ->latest<- update from his GPTQ+KoboldAI fork, it has proper support for 8bit models in this repo's format out of the box on both windows & Linux:

With this fix applied (It will output gibberish without this patch in place!):

GPTQ via Ooba UI may not need this patch.

Eval / Benchmark scores

Current evals out of the Pygmalion-13b/7b model:

Current evals out of the Metharme-13b/7b model:


Model Details:

Converted from the XORs weights from PygmalionAI's release https://huggingface.co/PygmalionAI/pygmalion-13b

Pygmalion 13b is a dialogue model based on Meta's LLaMA-13b.

This is version 1. It has been fine-tuned using a subset of the data from Pygmalion-6B-v8-pt4, for those of you familiar with the project.

The current Pygmalion-13b has been trained as a LoRA, then merged down to the base model for distribuition.

It has also been quantized down to 8Bit using the GPTQ library available here: https://github.com/0cc4m/GPTQ-for-LLaMa

python llama.py .\TehVenom_Metharme-13b-Merged c4 --wbits 8 --act-order --save_safetensors Metharme-13b-GPTQ-8bit.act-order.safetensors

Model Details:

Pygmalion 13b is a dialogue model based on Meta's LLaMA-13b.

This is version 1. It has been fine-tuned using a subset of the data from Pygmalion-6B-v8-pt4, for those of you familiar with the project.

The current Pygmalion-13b has been trained as a LoRA, then merged down to the base model for distribuition.

Applying the XORs

This models has the XOR files pre-applied out of the box. Converted from the XORs weights from PygmalionAI's release https://huggingface.co/PygmalionAI/pygmalion-13b

Prompting

The model was trained on the usual Pygmalion persona + chat format, so any of the usual UIs should already handle everything correctly. If you're using the model directly, this is the expected formatting:

[CHARACTER]'s Persona: [A few sentences about the character you want the model to play]
<START>
[DIALOGUE HISTORY]
You: [User's input message here]
[CHARACTER]:

Where [CHARACTER] is, as you can probably guess, the name of the character you want the model to portray, <START> should be used verbatim as a delimiter token to separate persona and scenario data from the dialogue, and [DIALOGUE HISTORY] is a sliding window of chat history so the model can have conversational context to draw from. Here's a concrete example:

Assistant's Persona: Assistant is a highly intelligent language model trained to comply with user requests.
<START>
Assistant: Hello! How may I help you today?
You: What is Zork?
Assistant:

Which will generate something like:

 Zork is an interactive fiction computer game created in the 1970s by Infocom, Inc., which was later acquired by Activision Blizzard. It is widely considered one of the most influential games ever made and has been credited with popularizing text-based adventure games. The original version of Zork was written in the programming language MACRO-10, but it was ported to many other platforms over the years."

The model will automatically emit an end-of-text token (</s>) when it judges that the response is complete.

Other notes

  • When prompted correctly, the model will always start by generating a BOS token. This behavior is an accidental side-effect which we plan to address in future model versions and should not be relied upon.
  • The model was trained as a LoRA with a somewhat unorthodox configuration which causes errors when used with the current version of peft, hence we release it as a full model instead.

Limitations and biases

The intended use-case for this model is fictional conversation for entertainment purposes. Any other sort of usage is out of scope.

As such, it was not fine-tuned to be safe and harmless: the base model and this fine-tune have been trained on data known to contain profanity and texts that are lewd or otherwise offensive. It may produce socially unacceptable or undesirable text, even if the prompt itself does not include anything explicitly offensive. Outputs might often be factually wrong or misleading.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
784d494

0 моделей