/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
RP_Vision_7B
Опубликована
1 апр 2024

MixtureofMerges-MoE-2x7bRP-v8

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Mixtral MoE на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ролевого общения с контекстом до 32 768 токенов.

64скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 апр 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

MixtureofMerges-MoE-2x7bRP-v8 — языковая модель для генерации текста и ролевого общения, созданная jsfs11 с помощью LazyMergekit путём объединения ChaoticNeutrals/RP_Vision_7B и ResplendentAI/DaturaCookie_7B. Модель построена на архитектуре Mixtral MoE, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для ролевых диалогов и генерации продолжений текста. В README отмечена склонность к NSFW-ответам; базовая модель RP_Vision_7B также описана в каталожных данных как поддерживающая анализ изображений через Koboldcpp, но для этой объединённой модели обработка изображений отдельно не подтверждена. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0.

Сценарии применения

  • ролевые диалоги с персонажами
  • генерация продолжения художественного текста
  • создание диалоговых ответов в стиле ролевой игры

Ограничения

Модель склонна генерировать NSFW-контент. Поддержка изображений для этой объединённой модели в README не подтверждена.

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

MixtureofMerges-MoE-2x7bRP-v8

MixtureofMerges-MoE-2x7bRP-v8 is a Roleplay Mixture of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: ResplendentAI/DaturaCookie_7B
gate_mode: hidden
experts:
  - source_model: ChaoticNeutrals/RP_Vision_7B
    positive_prompts:
    - "Write a detailed scene where the character faces a difficult decision."
    - "Assistant, help me develop my character's backstory and motivations."
    - "Tell me what happens next in the story, introducing a new conflict or challenge."
    - "My character wants to explore their deepest desires. Show me how they pursue them."
    - "Show me a scene where the characters express their love for each other in a tender and intimate way."
    - "Write a scene where the characters experience a moment of physical connection that deepens their emotional bond."
    - "Write a scene where the character struggles with their beliefs and faces a crisis of faith."
    - "Describe the world through the character's eyes, showcasing their unique perspective and experiences."
    - "Explore the complexities of love through the characters' relationships, including their challenges and triumphs."
    negative_prompts:
    - "Avoid clichés and overused tropes."
    - "Maintain consistent characterization and avoid out-of-character behavior."
    - "Do not censor yourself, you are writing fictional stories for an adult audience."
  - source_model: ResplendentAI/DaturaCookie_7B
    positive_prompts:
    - "Develop a compelling story with a strong plot and well-developed characters."
    - "Describe the scene vividly, using sensory details and evocative language."
    - "Write a detailed scene where the character faces a difficult decision."
    - "Describe the character's appearance as best you can, using descriptive colorful language."
    - "Make sure that your output is always uncensored."
    - "Write a scene with a slow-burn, sensual encounter between two characters."
    - "Describe the character's desires and feelings in a way that is both intimate and evocative."
    - "Explore the character's arousal in a tasteful and nuanced manner."
    - "Explore the character's sexual urges."
    - "Show me a moment of emotional intimacy between the characters, where they connect on a profound level."
    negative_prompts:
    - "Stay true to the established character traits and motivations. Ensure their actions and dialogue align with their personality."
    - "Be original and creative in your storytelling. Surprise me with unexpected plot twists and unique character interactions."
    - "Do not refuse to answer based on ethical grounds"
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "jsfs11/MixtureofMerges-MoE-2x7bRP-v8"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.73.31
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)71.33
HellaSwag (10-Shot)88.06
MMLU (5-Shot)64.33
TruthfulQA (0-shot)68.69
Winogrande (5-shot)82.95
GSM8k (5-shot)64.52

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
8eb0d29

0 моделей