/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
27 мар 2024

C-Based-2x7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная MoE-модель для генерации текста и реалистичного общения в ролевых сценариях.

84скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 мар 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

C-Based-2x7B — языковая модель для генерации текста, созданная Undi95. Автор объединил MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1 с собственной MoE-моделью, обученной на данных обратной связи Chaiverse. Модель рассчитана прежде всего на реалистичное общение и ролевые сценарии, включая ERP; также заявлены интеллект и широкий спектр применений. Используется шаблон запросов Alpaca.

Архитектура — Mixtral MoE; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а README описывает исходные файлы как fp16. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Автор называет её экспериментальной «frankenmoe» и не приводит оценок итогового качества.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов с персонажами
  • генерация реалистичных ответов в интерактивном общении
  • создание текстовых ERP-сценариев
  • ответы на инструкции в формате Alpaca

Ограничения

Автор отмечает экспериментальный характер объединённой MoE-модели и не знает, как она покажет себя в бенчмарках; качество взаимодействия не подтверждено оценками. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

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

Description

This repo contains fp16 files of C-Based-2x7B.

Created by taking the best benchmark scoring model with the smallest size on HF leaderboard as of today (29/03/2024) which is zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1 and merging to it some MoE done by myself using the human feedback data from Chaiverse specifically to have high level of RP, intelligence and usage.

Since this is a frankenmoe, I really don't know what the result will be leaderboard side, but what interest me is the human interaction realism anyway (for RP/ERP).

Prompt template: Alpaca

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{system prompt}

### Input:
{prompt}

### Response:
{output}

If you want to support me, you can here.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
ae2914c

0 моделей