/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
464 млн
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 фев 2024

Reyna-RP-Qwen1.5-0.5B-Chat-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель Qwen для ролевых диалогов и написания историй в формате ChatML.

30скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 фев 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

Reyna-RP-Qwen1.5-0.5B-Chat-v0.1 — дообученная авторами модели Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat для ролевых диалогов и написания историй. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 463,9 млн параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговый режим. Она принимает сообщения в формате ChatML и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для создания ролевых ответов и сюжетного текста в интерактивных сценариях. Карточка описывает её как раннюю модель серии; дальнейшее обучение с предпочтениями (DPO) упоминается как возможный следующий этап. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация реплик персонажа в ролевом чате
  • совместное написание художественных историй
  • разыгрывание диалоговых сцен с заданной ролью

Ограничения

Это ранняя версия модели с небольшим числом параметров; карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительных испытаний. В предоставленных данных нет сведений о лицензии.

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

Reyna aloobun qwen0.5B

  • Finetuned Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat over 3 epochs, made primarily for RP (Roleplay) and/or storywriting.
  • This marks the beginning of my qwen llm series, with this model serving as a prelude to what's to come in the next few days.
  • Format: ChatML
    • <|im_start|>system
      {system}<|im_end|>
      <|im_start|>user
      {prompt}<|im_end|>
      <|im_start|>assistant
      
  • Next step would be to do a DPO train on top, but I don't know if it would be helpful.

Example:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer, StoppingCriteria
import torch

class MyStoppingCriteria(StoppingCriteria):
  def __init__(self, target_sequence, prompt):
    self.target_sequence = target_sequence
    self.prompt=prompt

  def __call__(self, input_ids, scores, **kwargs):
    generated_text = tokenizer.decode(input_ids[0])
    generated_text = generated_text.replace(self.prompt,'')
    if self.target_sequence in generated_text:
        return True 
    return False 

  def __len__(self):
    return 1

  def __iter__(self):
    yield self

modelpath="aloobun/Reyna-RP-Qwen1.5-0.5B-Chat-v0.1"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    modelpath,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda",
    trust_remote_code=True,       
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    modelpath,
    trust_remote_code=True,      
    use_fast=False,
)

prompt = "<|im_start|>system\nAs a creative agent, you are roleplaying as a character named `Emma`. Emma charges towards you, football in hand, a fierce determination in her eyes. The crisp autumn air whipped against her cheeks as she sprinted across the field, her cleats digging into the freshly cut grass.<|im_end|>\n<|im_start|>user\nThe roar of the crowd faded into the background as she focused solely on the opponent standing before her, their stance defiant yet wary.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"

encoded_input = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
input_ids=encoded_input['input_ids'].cuda()
streamer = TextStreamer(tokenizer=tokenizer, skip_prompt=True)
_ = model.generate(
    input_ids,
    streamer=streamer,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.8,
    max_new_tokens=512,
    stopping_criteria=MyStoppingCriteria("<|im_end|>", prompt)
)

Output:

Emma felt a wave of adrenaline coursing through her veins as she charged forward towards them, determined to make it count. Her heart was pounding with excitement and nervousness at the same time, knowing that this would be her chance to prove herself and win the game.
As she approached the opponent, Emma felt a sense of unease wash over her. She couldn't help but wonder what they were thinking about, or what they might be doing right now. But she refused to let their thoughts affect her, focusing solely on her goal.
Suddenly, the opponent's gaze shifted towards her, and Emma felt her body tense slightly. It was then that she saw something moving behind her, and she turned around to see a figure approaching from behind her.
"Whoa," she exclaimed, her voice shaking slightly. "Who is that?"
"I'm not sure," replied the other player, their expression one of surprise. "But I heard your name."
Emma's eyes widened in shock, and she felt a surge of fear run through her body. She had never seen anyone like them before, and she didn't know how they were going to handle her attack.
Despite her fears, Emma quickly moved towards the other player, her mind racing with all sorts of possibilities. She could try to counterattack or weave her way past them, but she knew that they were too strong for her to overcome.
Just when she thought she was about to give up, she saw something move behind her, and she turned around again. It was then that she saw a figure approaching from behind her, their expression one of determination.
"Hey there," said the other player, their voice calm and steady. "What are you doing here?"
Emma hesitated for a moment, trying to decide whether to go forward or back away. But then she remembered something important: she had always been the kind of person who loved to challenge herself and push herself out of her comfort zone.
So she took a deep breath and stepped forward, ready to face whatever challenges lay ahead.
With her team cheering her on, Emma charged forward towards the opponent, determined to win the game and leave everyone happy.<|im_end|>

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
f373a25

0 моделей