/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
22 млрд
Размер весов
44,5 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Small-Instruct-2409
Библиотека
transformers
Опубликована
18 окт 2024

MS-Meadowlark-22B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

22-миллиардная модель на базе Mistral Small Instruct для ролевых диалогов, приключений и творческого письма.

59скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены23 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3823

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5163

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3843

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3255

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6697

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1835

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MS-Meadowlark-22B — модель для ролевых диалогов и написания историй, созданная allura-org на основе Mistral Small Instruct. Это плотная причинная языковая модель архитектуры MistralForCausalLM с 22 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Разработчик обучил отдельные компоненты на наборах для творческого письма и ролевых сценариев, а затем объединил их с Mistral-Small-Gutenberg-Doppel-22B; модель рассчитана на диалоговый и completion-форматы и поддерживает интерфейс вызова функций.

Модель предназначена для создания художественного текста, продолжения историй и ролевых приключений в Kobold Lite или SillyTavern. Автор сообщает, что подобрал сочетание компонентов для стабильной работы при сохранении творческой вариативности. В репозитории указаны веса Safetensors; лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнять на странице модели.

Сценарии применения

  • написание продолжения художественной истории
  • ведение ролевого диалога с персонажами
  • генерация текста для интерактивного приключения
  • создание творческих сцен по запросу пользователя

Ограничения

Лицензия указана как other, поэтому условия использования требуют уточнения. Для SillyTavern автор рекомендует особый шаблон инструкций; он несовместим с Stepped Thinking.

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

MS-Meadowlark-22B

GGUF models: https://huggingface.co/mradermacher/MS-Meadowlark-22B-GGUF/

EXL2 models: https://huggingface.co/CalamitousFelicitousness/MS-Meadowlark-22B-exl2

Datasets used in this model:

Each dataset was trained separately onto Mistral Small Instruct, and then the component models were merged along with nbeerbower/Mistral-Small-Gutenberg-Doppel-22B to create Meadowlark.

I tried different blends of the component models, and this one seems to be the most stable while retaining creativity and unpredictability added by the trained data.

Instruct Format

Rosier/bodyinf and SpringDragon were trained in completion format. This model should work with Kobold Lite in Adventure Mode and Story Mode.

Creative_Writing_Multiturn and Gutenberg-Doppel were trained using the official instruct format of Mistral Small Instruct:

<s>[INST] {User message}[/INST] {Assistant response}</s>

This is the Mistral Small V2&V3 preset in SillyTavern and Kobold Lite.

For SillyTavern in particular I've had better luck getting good output from Mistral Small using a custom instruct template that formats the assembled context as a single user turn. This prevents SillyTavern from confusing the model by assembling user/assistant turns in a nonstandard way. Note: This preset is not compatible with Stepped Thinking, use the Mistral V2&V3 preset for that.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
6eb2f6b

0 моделей