/ 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
IceCoffeeRP-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
7 июн 2024

IceCocoaRP-7b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

IceCocoaRP-7b — слитая на базе Mistral разговорная модель для генерации ролевых диалогов и текста, в том числе контента для взрослых.

28скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены26 июл 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

    0,0574

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2953

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4962

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4938

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4198

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3098

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

IceCocoaRP-7b — слитая разговорная языковая модель, созданная автором Icefog72 с помощью mergekit методом TIES. В основу слияния вошла NeuralBeagleJaskier; также использованы IceBlendedCoffeeRP-7b, IceCoffeeRP-7b и IceBlendedLatteRP-7b. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и ролевых диалогов в чат-сценариях, включая контент для взрослых. В репозитории указаны варианты ExL2 и GGUF; для базовой версии метаданные фиксируют формат safetensors. По README приведены результаты Open LLM Leaderboard, однако данных недостаточно, чтобы делать выводы о качестве в конкретных ролевых сценариях. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов в чат-приложениях
  • генерация реплик персонажей для SillyTavern
  • продолжение художественных сцен по текстовому контексту

Ограничения

Модель помечена как содержащая контент для взрослых; её результаты оценки не гарантируют качество ролевых ответов. Лицензия CC-BY-NC-4.0 не разрешает 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

IceCocoaRP-7b

image/png

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

SillyTavern Discord thread

Rules-lorebook and settings I'm using you can find here

ko-fi

Merge Details

The best one so far for me.

thx mradermacher for

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using NeuralBeagleJaskier as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • NeuralBeagleJaskier
  • IceBlendedCoffeeRP-7b (slerp bfloat16)
    • IceCoffeeRP-7b
    • IceBlendedLatteRP-7b base

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

I recommend using the huggingface-hub Python library:

pip3 install huggingface-hub

To download the main branch to a folder called IceCocoaRP-7b:

mkdir IceCocoaRP-7b
huggingface-cli download icefog72/IceCocoaRP-7b --local-dir IceCocoaRP-7b --local-dir-use-symlinks False

If you remove the --local-dir-use-symlinks False parameter, the files will instead be stored in the central Hugging Face cache directory (default location on Linux is: ~/.cache/huggingface), and symlinks will be added to the specified --local-dir, pointing to their real location in the cache. This allows for interrupted downloads to be resumed, and allows you to quickly clone the repo to multiple places on disk without triggering a download again. The downside, and the reason why I don't list that as the default option, is that the files are then hidden away in a cache folder and it's harder to know where your disk space is being used, and to clear it up if/when you want to remove a download model.

The cache location can be changed with the HF_HOME environment variable, and/or the --cache-dir parameter to huggingface-cli.

For more documentation on downloading with huggingface-cli, please see: HF -> Hub Python Library -> Download files -> Download from the CLI.

To accelerate downloads on fast connections (1Gbit/s or higher), install hf_transfer:

pip3 install hf_transfer

And set environment variable HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER to 1:

mkdir FOLDERNAME
HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli download MODEL --local-dir FOLDERNAME --local-dir-use-symlinks False

Windows Command Line users: You can set the environment variable by running set HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 before the download command.

models:
  - model: NeuralBeagleJaskier
    parameters:
      density: 0.9
      weight: 0.5
  - model: IceBlendedCoffeeRP-7b
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.3
merge_method: ties
base_model: NeuralBeagleJaskier
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.20.87
IFEval (0-Shot)49.62
BBH (3-Shot)29.64
MATH Lvl 5 (4-Shot)5.44
GPQA (0-shot)6.04
MuSR (0-shot)11.17
MMLU-PRO (5-shot)23.32

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
63d2c1f

0 моделей