/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407
Библиотека
transformers
Опубликована
11 дек 2024

Magnolia-v3-12B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая 12,1-миллиардная модель Mistral для генерации творческой прозы, ролевых сцен и приключенческих историй.

35скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены11 дек 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.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1352

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3615

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3255

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4184

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5327

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3965

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Magnolia-v3-12B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная разработчиком grimjim слиянием нескольких предварительно обученных и инструктивных моделей через mergekit и метод task arithmetic. В основе слияния лежит grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407; также включены Magnum Consolidatum, Mistral-Nemo-Prism, Rocinante, Magnum Twilight и Mistral-Nemo-Instruct.

Модель предназначена для генерации текста с акцентом на творческую прозу, ролевые сцены и приключенческие истории. Она содержит 12,1 млрд параметров, работает с контекстом до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors. Для общения подходят форматы запросов Mistral Nemo; автор сообщает, что результаты зависят от системного промпта и приводит тестовую настройку температуры 1,0 и minP 0,01.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README описано ограниченное тестирование, поэтому приведённые настройки не следует считать универсальными рекомендациями; явные сведения о поддерживаемых естественных языках в карточке отсутствуют.

Сценарии применения

  • написание творческой прозы
  • создание приключенческих историй
  • генерация ролевых сцен и диалогов
  • продолжение художественного текста
  • генерация текста по системному промпту

Ограничения

В README описано лишь ограниченное тестирование при одной настройке генерации; качество и поведение могут зависеть от системного промпта и формата запроса. Поддерживаемые естественные языки отдельно не перечислены.

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

Magnolia-v3-12B

This repo contains a merge of pre-trained language models created using mergekit.

This merge takes advantage of task arithmetic to incorporate the influence of two additional models at low weight in order to improve default creative outputs.

Tested at temperature 1.0 with minP 0.01; that was it. Mistral prompt formats for Nemo should work, although I successfully tested with a variant:

User message prefix: [INST]user
User message suffix: [/INST]
Assistant message prefix: [INST]assistant
Assistant message suffix: [/INST]

Testing with a blank sysprompt was not awful, though a good sysprompt will elicit more desired behavior.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407
dtype: bfloat16
merge_method: task_arithmetic
parameters:
  normalize: true
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 40]
    model: grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407
  - layer_range: [0, 40]
    model: grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Instruct-2407
    parameters:
      weight: 0.9
  - layer_range: [0, 40]
    model: grimjim/magnum-consolidatum-v1-12b
    parameters:
      weight: 0.1
  - layer_range: [0, 40]
    model: grimjim/magnum-twilight-12b
    parameters:
      weight: 0.001
  - layer_range: [0, 40]
    model: TheDrummer/Rocinante-12B-v1.1
    parameters:
      weight: 0.001
  - layer_range: [0, 40]
    model: nbeerbower/Mistral-Nemo-Prism-12B
    parameters:
      weight: 0.05

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
b93104e

0 моделей