/ 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
Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
2 апр 2024

kunoichi-lemon-royale-v2-32K-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста, ролевых диалогов и повествования с контекстом до 32 768 токенов.

57скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены13 мая 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

kunoichi-lemon-royale-v2-32K-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная grimjim с помощью mergekit и метода task arithmetic. В слиянии использованы grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B и grimjim/kunoichi-lemon-royale-7B; модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и разговорных сценариев, включая ролевые диалоги и повествовательный текст с учётом карточек персонажей. Заявлен контекст 32 768 токенов, однако автор сообщает, что при предварительных проверках изменение rope_theta хорошо работало примерно до 16 тысяч токенов. Автор также отмечает хорошее следование формату ChatML при тестировании.

Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование. README описывает только ограниченное предварительное тестирование, поэтому качество и надёжность на широком наборе задач не подтверждены.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов по карточкам персонажей
  • генерация художественных сцен и повествовательного текста
  • продолжение текста в формате ChatML
  • создание разговорного персонажа для интерактивного приложения

Ограничения

В README описано лишь предварительное тестирование; автор сообщает, что изменение rope_theta хорошо работало примерно до 16 тысяч токенов, несмотря на заявленный контекст в 32 768 токенов. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает 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

kunoichi-lemon-royale-v2-32K-7B

This merge amounts to the grafting of a model derived from Mistral v0.1 (4K sliding window context, to a maximum of 8K practical context length) onto a model derived from Mistral v0.2 (32K context length). It appears to work, although rope_theta in config.json was lowered from 1000000.0 to 100000.0, which works well enough to 16K.

In light testing, this model appears to follow formatting very well, with temperature 1.0 and minP 0.01, using ChatML prompts, even though the underlying model claims to follow Alpaca prompts.

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B 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/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B
dtype: bfloat16
merge_method: task_arithmetic
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model: grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B
  - layer_range: [0, 32]
    model: grimjim/kunoichi-lemon-royale-7B
    parameters:
      weight: 1.00

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
2750289

0 моделей