/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
71,5 млрд
Размер весов
145 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-72B
Опубликована
1 окт 2024

Chronos-Platinum-72B

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на базе Qwen2.5-72B языковая модель для ролевых диалогов, написания историй и общих задач помощника.

28скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены12 окт 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

Chronos-Platinum-72B — плотная языковая модель Zeus Labs на базе Qwen2.5-72B, дообученная в течение двух эпох на наборе Chronos Divergence с использованием шаблона диалога ChatML. Модель содержит 71,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для ролевых диалогов, написания историй и общих задач помощника. Она принимает текст и генерирует текст; в карточке описаны сценарии чата и творческого письма. Для работы рекомендуется ChatML-шаблон, а результаты зависят от системного промпта и настроек генерации.

В репозитории указаны веса Safetensors; также упомянуты сторонние квантизации GGUF и EXL2, для которых качество может отличаться, особенно при квантизации ниже 5 bpw EXL2. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов
  • написание художественных историй
  • продолжение творческого текста
  • общие диалоги с ИИ-помощником

Ограничения

Качество зависит от системного промпта и настроек генерации; автор отмечает, что квантизация ниже 5 bpw EXL2 может давать иные результаты. Поддерживаемые языки и лицензия в предоставленных данных не указаны.

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

Zeus Labs ~ Chronos-Platinum-72B

image/png

Qwen 2.5 72B base model, trained for two epochs on the Chronos Divergence dataset using ChatML. It works well for roleplaying and storywriting as well as general assistant tasks.

Instruct Template

This model uses ChatML - below is an example. It is a preset in many frontends.

<|im_start|>system
You are a helpful assistant<|im_end|>
<|im_start|>user
Hello there!<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Hi! I'm an AI assistant, designed to help people like you with all sorts of tasks. Is there anything you need help with?<|im_end|>
<|im_start|>user
I was wondering how transformers work?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Quantizations

Please note that we tested this model with a 5.0bpw EXL2 quant. Results are not expected to be the same when going below this quanitzation. Thanks to our model quanters!

LlamaCPP (GGUF)

bartowski

mradermacher

Exllama2

bartowski

Sampling Settings

Here are some settings that work well with this model:

Temp -> 0.7 - 1.2
Min P -> 0.025 - 0.05 [temp in order, not last]
Presence Penalty -> 1.0
Repetition Penalty range -> 4000

Higher temp gives more uniqueness and less repetition. Please do not take these settings as the "best" - your system prompt matters significantly, and if you're roleplaying use the Basic system prompt in SillyTavern. You can also try other samplers like Top P.

Note that Presence Penalty works with Repetition Penalty Range.

Credit

Thank you to my team consisting of @ToastyPigeon, @Fizzarolli, and myself @elinas.

Additional thanks to @AlpinDale and the rest of the PygmalionAI team for graciously providing the compute to finetune this model! Thank you to anthracite-org as well for sponsoring this model.

Additional Details 

We used a combination of provided logs and WizardLM evol both cleaned up and de-slopped.

Thanks to Anthropic and OpenAI for the models used to generate synthetic and partially synthetic data to train this model.

Thanks Elon Musk for being based enough to train AI that compares to the top models.

If you have any questions or concerns, please post in the community tab.

DISCLAIMER: Outputs generated by the model are not reflective of our views.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
96a3bdc

0 моделей