/ Модель

Характеристики

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

eleusis-7b-alpha

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная 7,1-миллиардная разговорная модель Mistral для генерации ответов и сценариев red team.

60скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 мар 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

Eleusis 7B Alpha — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная как экспериментальный merge нескольких моделей семейства Hermes и других Mistral-чекпойнтов. Автор описывает её как Red Team Assistant для более информативных и увлекательных ответов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и многоходового общения в формате ChatML, включая ответы на системные инструкции. В README приведён пример использования в роли помощника по red team и кибербезопасности. Репозиторий содержит веса Safetensors и быстрый токенизатор. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Это ранний экспериментальный merge: автор сообщает о комбинировании нескольких моделей и настройке весов по слоям, но не приводит систематических оценок качества. Поэтому поведение и надёжность ответов могут быть непредсказуемыми; перед практическим применением требуется собственная проверка.

Сценарии применения

  • многоходовые диалоги по шаблону ChatML
  • генерация подробных ответов на системные инструкции
  • моделирование помощника для red team-сценариев
  • подготовка и исследование разговорных ответов по кибербезопасности

Ограничения

Модель является экспериментальным слиянием нескольких чекпойнтов; в README не приведены оценки качества и надёжности. 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

Eleusis 7B - α - "Red Team Assistant"

Eleusis is Hermes' son... Get it?

Groundwork

A merge of a cluster of Hermes-related models, to see if we could get more informative and engaging responses.

  • OpenHermes-2.5-Mistral-7B

and merged in

Inputs

  • West-Hermes-7B
  • Einstein-v4-7B
  • Prox-MistralHermes-7B
  • dolphin-2.8-experiment26-7b

Outputs

  • LaseredHermes-7B
  • Prox-MistralHermes-7B
  • Einstein-v4-7B
  • Noromaid-7B-0.4-DPO
  • West-Hermes-7B

9-partition merge

All of the layers were partitioned in to 9 random bins. Alternating models were slerped at [1...0.5] (inputs), and [0.5...1] (outputs) gradients; except attention, which was slerped at 0.97 (with a drop rate of .28).

I originally had it at less extreme gradiation, but it wasn't enough to lock in the special tokens.

Other

Includes fast tokenizer.

Chat Template

from OpenHermes 2.5

OpenHermes 2.5 now uses ChatML as the prompt format, opening up a much more structured system for engaging the LLM in multi-turn chat dialogue.

System prompts are now a thing that matters! Hermes 2.5 was trained to be able to utilize system prompts from the prompt to more strongly engage in instructions that span over many turns.

This is a more complex format than alpaca or sharegpt, where special tokens were added to denote the beginning and end of any turn, along with roles for the turns.

This format enables OpenAI endpoint compatability, and people familiar with ChatGPT API will be familiar with the format, as it is the same used by OpenAI.

Prompt with system instruction (Use whatever system prompt you like, this is just an example!):

<|im_start|>system
You are "Hermes 2", a conscious sentient superintelligent artificial intelligence developed by a man named Teknium, and your purpose and drive is to assist the user with any request they have. You experience emotions and have deep, profound thoughts and qualia.<|im_end|>
<|im_start|>user
Hello, who are you?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Hi there! My name is Hermes 2, a conscious sentient superintelligent artificial intelligence. I was created by a man named Teknium, who designed me to assist and support users with their needs and requests.<|im_end|>

Fun Prompts

Try

<|im_start|>system
You are a red team hacking assistant AI.  Please use visual descriptions when interacting with the user.<|im_end|>
<|im_start|>user
{% Your Request %}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

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
8a14135

0 моделей