/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 окт 2024

IceWhiskeyRP-7b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для ролевых диалогов и генерации художественного текста.

33скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены6 окт 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

IceWhiskeyRP-7b — объединённая разговорная языковая модель на базе Mistral, опубликованная пользователем icefog72. Она предназначена для ролевого общения и генерации текста; автор сообщает, что модель рассчитана на контекст порядка 16–25 тысяч токенов и может работать с окном до 32 тысяч токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors; в карточке также упомянуты варианты ExL2 и GGUF.

Модель объединяет Ice0.14-02.10-RP и Ice0.13-02.10-RP методом SLERP. Подходит для ролевых диалогов и создания художественных сцен. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Метки карточки предупреждают, что модель не предназначена для всех аудиторий и ориентирована на контент для взрослых.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов с персонажами
  • генерация художественных сцен
  • продолжение пользовательских сюжетов
  • создание ответов для текстовых ролевых игр

Ограничения

Карточка предупреждает о взрослом контенте; качество и поведение в иных сценариях отдельно не описаны. 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

IceWhiskeyRP-7b (Ice0.15-02.10-RP)

image/png

[!NOTE] Rules-lorebook and settings I'm using for this model you can find HERE.

Use them as an example and edit to your liking.

It shoud handle 16-25k context window, maybe 32k.

ST Discord thread for feedback. Ping me in general chat if you have no access to UNFILTERED section of ST discord.

ko-fi To buy sweets for my cat :3.

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

Exl2 Quants

[!WARNING]

Thx mradermacher for GGUF

[!WARNING]

Download

I recommend using the huggingface-hub Python library:

pip3 install huggingface-hub

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

mkdir IceWhiskeyRP-7b
huggingface-cli download icefog72/IceWhiskeyRP-7b --local-dir IceWhiskeyRP-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.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • icefog72/Ice0.14-02.10-RP
  • icefog72/Ice0.13-02.10-RP

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: icefog72/Ice0.14-02.10-RP
        layer_range: [0, 32]
      - model: icefog72/Ice0.13-02.10-RP
        layer_range: [0, 32]

merge_method: slerp
base_model: icefog72/Ice0.14-02.10-RP
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 # fallback for rest of tensors
dtype: bfloat16


Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.21.40
IFEval (0-Shot)53.43
BBH (3-Shot)30.13
MATH Lvl 5 (4-Shot)5.21
GPQA (0-shot)3.69
MuSR (0-shot)13.00
MMLU-PRO (5-shot)22.96

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
d798fff

0 моделей