/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
WestLake-7B-v2-laser
Библиотека
transformers
Опубликована
2 мар 2024

WestLake_Noromaid_OpenHermes_neural-chatv0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая англоязычная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогового ролеплея и продолжения историй.

55скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены3 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 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

WestLake_Noromaid_OpenHermes_neural-chatv0.1 — слитая языковая модель, созданная автором карточки с помощью mergekit методом DARE TIES на основе нескольких моделей семейства Mistral. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Для слияния использованы cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser, Intel/neural-chat-7b-v3-3, NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B с базовой моделью mistralai/Mistral-7B-v0.1.

Основной сценарий — диалоговый ролеплей и продолжение историй: автор отмечает, что модель в ограниченном тестировании хорошо подхватывала сюжет и выдерживала темп повествования. В карточке также приведены результаты нескольких бенчмарков, но они не гарантируют качество для конкретных запросов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Метаданные помечают её как не для всех аудиторий; использованные данные DPO описаны как направленные на ослабление ограничений модели. Лицензия — CC BY-NC 4.0, поэтому коммерческое использование лицензией не разрешено.

Сценарии применения

  • ролеплей в текстовом диалоге
  • продолжение сюжетных историй
  • генерация реплик персонажей
  • ведение повествования в интерактивной истории

Ограничения

Автор характеризует проверки как ограниченные, поэтому приведённые результаты не гарантируют качество в других сценариях. Метаданные помечают модель как не предназначенную для всех аудиторий; лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает 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

WestLake_Noromaid_OpenHermes_neural-chatv0.1

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit. DPO training data has been used to slightly uncensor the LLM. The model's focus is in conversational roleplay. In limited testing, I've been very happy with the result. It has been able to pick up stories where other models have failed or started to loop their responses, and it seems to pace the story well.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using mistralai/Mistral-7B-v0.1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    # No parameters necessary for base model
  - model: cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.15
  - model: NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.35
  - model: teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.30
  - model: Intel/neural-chat-7b-v3-3
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.20
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Benchmark Testing

MT-BenchEQ-Bench v2.1
giraffe176/WestLake_Noromaid_OpenHermes_neural-chatv0.17.17187565.56
(Paper)(Paper)

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Avg.AI2 (25-Shot)HellaSwag (10-Shot)MMLU (5-Shot)TruthfulQA (0-shot)Winogrande (5-shot)GSM8k (5-shot)
This model68.8666.7285.3764.6751.5079.7265.20
cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser74.7873.2988.6664.7267.0486.7468.23
NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO59.0862.2984.3263.242.2876.9525.47
teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B61.5264.9384.1863.6452.2478.0626.08
Intel/neural-chat-7b-v3-369.8366.8985.2663.0763.0179.6461.11

DPO training data used:

  • unalignment/toxic-dpo-v0.2 (Curated version)

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
4d373a3

0 моделей