/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
93,4 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Mixtral-8x7B-v0.1
Опубликована
20 дек 2023

MixtralRPChat-ZLoss

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Донастроенная на базе Mixtral чат-модель для ролевых диалогов с учётом описаний персонажей и простых задач программирования.

119скачиваний за 30 дней26лайковвеса обновлены20 дек 2023

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

MixtralRPChat-ZLoss — чат-модель для генерации текста, созданная chargoddard с помощью QLoRA-донастройки mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1. Она основана на разреженной архитектуре Mixture of Experts и обучалась с изменённой функцией балансировки маршрутизатора экспертов и z-loss; в метаданных указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель рассчитана на диалоговые сценарии и ролевой чат: по описанию автора, она хорошо учитывает сведения о персонажах в системных подсказках и справляется с некоторыми простыми задачами программирования. Для общения автор предлагает формат промпта с префиксами `***System:`, `***Query:` и `***Response:`; перед тремя звёздочками обязателен пробел. В карточке указана поддержка английского языка и лицензия CC BY-NC 4.0, ограничивающая коммерческое использование.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов от лица персонажей
  • генерация ответов с учётом системного описания персонажа
  • создание диалогов в чат-формате
  • решение простых задач программирования

Ограничения

По оценке автора, качество проверялось на ограниченном наборе простых задач программирования; формат запросов требует заданных префиксов и пробела перед тремя звёздочками. Лицензия CC BY-NC 4.0 не разрешает 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

QLoRA tuned from mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1.

My main reason for training this model was to investigate using an altered router balancing loss combined with the z-loss introduced in ST-MoE: Designing Stable and Transferable Sparse Expert Models. The result is pretty decent, I think! It does a good job of respecting character information in system prompts and performed adequately on a few simple coding tasks.

To train this I used a custom branch of Transformers that adds z-loss and reimplements the router balancing loss based on the version in MegaBlocks. The config used with my custom hacked-up branch of axolotl is available here.

Uses my favorite non-ChatML token-economic chat prompt format. Messages should be prefixed with " ***System:", " ***Query:", or " ***Response:" for system, user, and model messages respectively. No newlines are necessary but the space before the triple asterisk is mandatory.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
94e804a

0 моделей