/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
23 мая 2023

Ссылки

Hugging Face

13B-Chimera

digitous
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная объединённая модель LLaMA на 12,9 млрд параметров для генерации текста по инструкциям и создания историй.

77скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены24 мая 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

digitous/13B-Chimera — экспериментальная объединённая языковая модель на архитектуре LLaMA, созданная путём смешивания нескольких моделей и последовательного применения LoRA-адаптеров. В состав входят Manticore-13B, Vicuna-13B-Cocktail, Metharme 13B, а также адаптеры SuperCOT и Storytelling-LLaMa. Веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors; модель содержит 12,9 млрд параметров и имеет нативный контекст 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и художественного повествования; автор сообщает о проверенной работе с форматом Alpaca и предполагаемой совместимости с форматом Vicuna. Карточка описывает результат как экспериментальный и отмечает, что наложенные друг на друга LoRA могут конкурировать, а настройки генерации заметно влияют на результаты. Для лицензии применяются условия исходных моделей и адаптеров; в карточке лицензия этой сборки не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов на инструкции в формате Alpaca
  • создание художественных историй и продолжение повествования
  • свободное текстовое общение в стиле Vicuna
  • генерация рассуждений с использованием возможностей SuperCOT

Ограничения

Автор отмечает экспериментальный характер модели и возможную конкуренцию между последовательно применёнными LoRA; качество сильно зависит от формата инструкций и настроек генерации. Лицензия данной сборки в карточке не указана, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензий исходных моделей и адаптеров.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

13B-Chimera

Composition:

[] = applied as LoRA to a composite model | () = combined as composite models

((MantiCore3E+VicunaCocktail)+[SuperCOT+[StorytellingV2+(SuperHOTProtoType-8192ctx+Metharme)]])

This model is the result of an experimental use of LoRAs on language models and model merges that are not the base HuggingFace-format LLaMA model they were intended for. The desired outcome is to additively apply desired features without paradoxically watering down a model's effective behavior.

Potential limitations - LoRAs applied on top of each other may intercompete.

Subjective results - very promising. Further experimental tests and objective tests are required.

Instruct and Setup Suggestions:

Alpaca instruct verified working, Vicuna instruct formats should work. If using KoboldAI or Text-Generation-WebUI, recommend switching between Godlike and Storywriter presets and adjusting output length + instructions in memory. Other presets as well as custom settings can yield highly different results, especially Temperature. If poking it with a stick doesn't work try another stick.

Language Models and LoRAs Used Credits:

manticore-13b [Epoch3] by openaccess-ai-collective

https://huggingface.co/openaccess-ai-collective/manticore-13b

vicuna-13b-cocktail by reeducator

https://huggingface.co/reeducator/vicuna-13b-cocktail

SuperCOT-LoRA [13B] by kaiokendev

https://huggingface.co/kaiokendev/SuperCOT-LoRA

Storytelling-LLaMa-LoRA [13B, Version 2] by GamerUnTouch

https://huggingface.co/GamerUntouch/Storytelling-LLaMa-LoRAs

SuperHOT Prototype [13b 8k ctx] by kaiokendev

https://huggingface.co/kaiokendev/SuperHOT-LoRA-prototype

Metharme 13b by PygmalionAI

https://huggingface.co/PygmalionAI/metharme-13b

Also thanks to Meta for LLaMA.

Each model and LoRA was hand picked and considered for what it could contribute to this ensemble. Thanks to each and every one of you for your incredible work developing some of the best things to come out of this community.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
85cfe8e

0 моделей

    Создать бенчмарк