/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Silicon-Maid-7B
Опубликована
29 янв 2024

RolePlayLake-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слияние двух моделей Mistral для англоязычных ролевых диалогов и творческой генерации текста.

102скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены4 мар 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.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3037

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5252

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4459

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,316

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5057

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0725

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

RolePlayLake-7B — англоязычная языковая модель для генерации текста и ролевых диалогов, созданная автором fhai50032 слиянием моделей SanjiWatsuki/Silicon-Maid-7B и senseable/WestLake-7B-v2. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов по карточкам персонажей, творческого письма и генерации ответов в разных форматах промптов. Автор сообщает о настройке с уклоном в чат и менее строгой фильтрацией контента, а также приводит результаты бенчмарков; эти заявления не являются независимой оценкой качества. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение ролевого диалога от лица персонажа
  • генерация ответов по карточке персонажа
  • написание художественных сцен и историй
  • создание диалоговых ответов в разных форматах промптов

Ограничения

Заявления о качестве и результатах бенчмарков приведены автором и не подтверждены независимой оценкой; автор также отмечает возможное загрязнение EQ-Bench. Модель ориентирована на менее ограниченную генерацию, поэтому ответы могут включать нежелательный или неподходящий контент.

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

RolePlayLake-7B

RolePlayLake-7B is a merge of the following models :

In my current testing RolePlayLake is Better than Silicon_Maid in RP and More Uncensored Than WestLake

I would try to only merge Uncensored Models with Baising towards Chat rather than Instruct

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: SanjiWatsuki/Silicon-Maid-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: senseable/WestLake-7B-v2
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: senseable/WestLake-7B-v2
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "fhai50032/RolePlayLake-7B"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Why I Merged WestLake and Silicon Maid

Merged WestLake and Silicon Maid for a unique blend:

  1. EQ-Bench Dominance: WestLake's 79.75 EQ-Bench score. (Maybe Contaminated)
  2. Charm and Role-Play: Silicon's explicit charm and WestLake's role-play prowess.
  3. Config Synergy: Supports lots of prompt format out of the gate and has a very nice synergy

Result: RolePlayLake-7B, a linguistic fusion with EQ-Bench supremacy and captivating role-play potential.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.72.54
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)70.56
HellaSwag (10-Shot)87.42
MMLU (5-Shot)64.55
TruthfulQA (0-shot)64.38
Winogrande (5-shot)83.27
GSM8k (5-shot)65.05

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
4b1a647

0 моделей