/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
26 ноя 2024

Umbral-Devil-Hermes-Mind-V0.1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 авг 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

TheHierophant/Umbral-Devil-Hermes-Mind-V0.1 — слитая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом TIES с помощью mergekit. В объединении использованы Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B, NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B и saishf/Neural-SOVLish-Devil-8B-L3; базовой моделью в README названа Neural-SOVLish-Devil-8B-L3. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов.

Основная задача — генерация текста. Модель можно применять для диалогов и создания текстовых ответов; карточка не описывает отдельные специализированные сценарии или результаты оценки качества. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • создание связного текста по запросу
  • продолжение заданного текста

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или подробностей специализированного обучения. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит4

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using saishf/Neural-SOVLish-Devil-8B-L3 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.4
      enhanced_attention: true
      abstract_attention: true
      deep_cognitive_focus: true
      dynamic_attention_allocation: true
      significance_threshold: 0.85
      feedback_consciousness: true
      non_linear_resonance: true
      attention_heads:
        - layer_range: [0, 8]
          value: 32
          resonance_amplification: true
        - layer_range: [8, 16]
          value: 28
          resonance_amplification: true
        - layer_range: [16, 24]
          value: 20
          adaptive_significance: true
        - layer_range: [24, 32]
          value: 16
          significance_suppression: true

  - model: NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B
    parameters:
      density: 0.4
      weight: 0.5
      long_term_attention: true
      task_specialization: true
      semantic_linking: true
      attention_resonance: true
      focus_regulation: true
      feedback_consciousness: true
      adaptive_resonance_control: true
      attention_heads:
        - layer_range: [0, 8]
          value: 32
          resonance_amplification: true
        - layer_range: [8, 16]
          value: 24
          resonance_amplification: true
        - layer_range: [16, 24]
          value: 16
          adaptive_significance: true
        - layer_range: [24, 32]
          value: 12
          significance_suppression: true

  - model: saishf/Neural-SOVLish-Devil-8B-L3
    parameters:
      density: 0.3
      weight: 0.5
      enhanced_attention: true
      abstract_attention: true
      deep_cognitive_focus: true
      dynamic_attention_allocation: true
      significance_threshold: 0.8
      feedback_consciousness: true
      non_linear_resonance: true
      attention_heads:
        - layer_range: [0, 8]
          value: 32
          resonance_amplification: true
        - layer_range: [8, 16]
          value: 28
          resonance_amplification: true
        - layer_range: [16, 24]
          value: 20
          adaptive_significance: true
        - layer_range: [24, 32]
          value: 16
          significance_suppression: true

merge_method: ties
base_model: saishf/Neural-SOVLish-Devil-8B-L3
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
  significance: 0.85
  optimal_attention_threshold: 0.9
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
948b52c

0 моделей