/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
22 млрд
Размер весов
44,5 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 ноя 2024

MiS-Firefly-v0.2-22B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная и объединённая 22-миллиардная модель Mistral для творческого письма, ролевых диалогов и общения с ассистентом.

44скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены27 ноя 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.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5371

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1654

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4694

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,362

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5514

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3045

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MiS-Firefly-v0.2-22B — языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная invisietch как дообучение и слияние моделей для творческого письма и ролевых диалогов. Версия 0.2 исправляет проблему квантования в Firefly v0.1. Модель содержит 22 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом; карточка указывает английский язык и возможность диалога с ассистентом.

Модель рассчитана на создание связных ответов в ролевых сценариях и художественных текстов, а также может использоваться как диалоговый ассистент. Разработчик сообщает о широком диапазоне сценариев, проверенных вплоть до контекста 16 тысяч токенов, и отмечает чувствительность к формату промпта: рекомендуется шаблон Mistral v2/v3.

Модель описана как практически не ограничивающая генерируемый контент и может выдавать откровенные, тревожные или оскорбительные ответы. Использование подчиняется лицензии базовой модели Mistral; согласно README, коммерческое применение требует действующей коммерческой лицензии Mistral. Доступны веса FP16, а также сторонние сборки GGUF и EXL2.

Сценарии применения

  • генерация художественных рассказов и сцен
  • ведение ролевого диалога с персонажами
  • продолжение творческого текста по заданному началу
  • общение с диалоговым ассистентом
  • создание ответов в длинном контексте

Ограничения

Модель чувствительна к формату промпта; в README рекомендуется формат Mistral v2/v3, а слишком высокая температура может снижать связность ответов. Она способна генерировать откровенный, тревожный и оскорбительный контент.

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

HF : FP16 | GGUF : imatrix · static · Q6_K · Q4_K_M | EXL2 : 4 BPW · 6 BPW · 8 BPW Thanks to SicariusSicariiStuff for the help with training & mradermacher for the imatrix & static GGUFs, and Statuo for the EXL2s.

Model Details

This is a fix for the quantization issue in Firefly v0.1.

Firefly is a Mistral Small 22B finetune designed for creative writing and roleplay. The model is largely uncensored and should support context up to 32,768 tokens.

The model has been tested in various roleplay scenarios up to 16k context, as well as in a role as an assistant. It shows a broad competency & coherence across various scenarios.

Special thanks to SicariusSicariiStuff for bouncing ideas back & forth on training, and SytanSD for quants.

Feedback

I appreciate all feedback on any of my models, you can use:

Your feedback is how I improve these models for future versions.

Disclaimer

This model is extensively uncensored. It can generate explicit, disturbing or offensive responses. Use responsibly. I am not responsible for your use of this model.

This model is a finetune of Mistral Small 22B (2409) and usage must follow the terms of Mistral's license. By downloading this model, you agree not to use it for commercial purposes unless you have a valid Mistral commercial license. See the base model card for more details.

Prompting Format

I'd recommend Mistral v2 & v3 prompting format:

<s>[INST] User message here.[/INST] Bot response here</s>[INST] User message 2 here.[/INST]

If you're using SillyTavern, make sure the story string is set correctly to Mistral v2 & v3 (not v3 Tekken):

[INST] {{#if system}}{{system}}
{{/if}}{{#if wiBefore}}{{wiBefore}}
{{/if}}{{#if description}}{{description}}
{{/if}}{{#if personality}}{{personality}}
{{/if}}{{#if scenario}}{{scenario}}
{{/if}}{{#if wiAfter}}{{wiAfter}}
{{/if}}{{#if persona}}{{persona}}
{{/if}}{{trim}}[/INST] Understood.</s>

The model seems very sensitive to wrong prompting formats.

Sampler Settings

I'm running the following sampler settings but this is an RC and they may not be optimal.

  • Temperature: 1
  • Min-P: 0.1
  • Rep Pen: 1.08
  • Rep Pen Range: 1536
  • XTC: 0.1/0.15

If you get completely incoherent responses, feel free to use these as a starting point.

High temperature settings (above 1) tend to create less coherent responses.

Training Strategy

I started with a finetune of Mistral Small 22B which had been trained on the Gutenberg dataset: nbeerbower/Mistral-Small-Gutenberg-Doppel-22B.

The first stage of my training was a single epoch at low LR over a 474 million token text completion dataset.

I followed this up with a coherence, decensorship & roleplay finetune over a 172 million token instruct dataset over two epochs.

I did a slerp merge of epoch 1 into epoch 2 at a light weight which resolved the name-spelling issues on quantized versions of Firefly v0.1.

Total training time was about 32hrs on 4x Nvidia A100 80GB.

MetricValue
Avg.26.65
IFEval (0-Shot)53.71
BBH (3-Shot)36.08
MATH Lvl 5 (4-Shot)15.94
GPQA (0-shot)7.27
MuSR (0-shot)17.81
MMLU-PRO (5-shot)29.11

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
fa6467c

0 моделей