Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 12,1 млрд
Размер весов: 24,5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 18 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

ape-fiction

leftyfeep

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на художественной прозе модель Mistral Nemo для генерации и продолжения художественных текстов.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 дек 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

ape fiction — языковая модель, дообученная автором leftyfeep для генерации художественной прозы. Она основана на Mistral Nemo Base и обучена на датасете fullfictions-85kmax в течение двух эпох с использованием Unsloth; при обучении использовались длинные примеры из датасета, которые удавалось обрабатывать без нехватки памяти.

Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов. Основной сценарий — продолжение и создание художественных текстов по запросу. README не сообщает результаты оценки качества или отдельные языки обучения.

Сценарии применения

написание художественного рассказа по заданной идее
продолжение начатого рассказа
создание сцен и эпизодов прозы
генерация длинного художественного текста

Ограничения

README не приводит оценки качества и не уточняет поддерживаемые языки. Указанная длина контекста в метаданных не подтверждена описанием обучения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

ape fiction: The ape stands for Algorithmic Pattern Emulation. I am finetuning this to be used in generating fiction.

Finetuned from Mistral Nemo Base using the fullfictions-85kmax dataset.

This uses about the biggest context size entries in the dataset that I've been able to train without OOM errors.

I used unsloth to do the finetuning on a rented GPU (H100) for 2 epochs. Thanks to everybody who made this possible: the unsloth brothers, folks behind KoboldCPP, team behind Mistral Nemo, organizers and volunteers from Gutenberg.org... there's probably more. Thanks everybody.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MistralForCausalLM
Ревизия весов: 0f0ee9c