/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
13 ноя 2024

EVA-Tissint-14B

Генерация текстаТекст → текст

Объединённая 14-миллиардная модель Qwen2 для диалогов и ролевого отыгрыша с контекстом до 131 072 токенов.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 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 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

EVA-Tissint-14B — это объединённая модель генерации текста на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. Разработчик объединил EVA-Qwen2.5-14B-v0.2 и Tissint-14B-128k-RP методом della_linear; модель содержит 14 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалогов и ролевого отыгрыша (RP). Автор предлагает настройки сэмплирования Min P, repetition penalty и DRY, а также приводит рекомендации для XTC. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель использует библиотеку Transformers.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Результаты объединения автор предлагает попробовать, поэтому качество и связность ответов могут зависеть от настроек генерации; рекомендуется проверять их на целевых сценариях.

Сценарии применения

  • ролевые диалоги с персонажами
  • генерация продолжения художественной сцены
  • свободное диалоговое общение с длинным контекстом

Ограничения

Модель представлена как экспериментальное объединение, которое автор предлагает попробовать; качество и связность ответов могут зависеть от параметров сэмплирования. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EVA-Tissint-14B

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

Combining Tissint with EVA v0.2 seemed to yield nice results in RP, I've uploaded the model so others can try it as well.

Recommended samplers are 0.1 Min P, 1.02 Repititon penalty, and DRY's range set to 2048.

If you'd like to use XTC, I recommend a threshold of 0.2. Lower thresholds seem to adversely affect the coherency.

Quantisations

Static: https://huggingface.co/mradermacher/EVA-Tissint-14B-GGUF

Imatrix: https://huggingface.co/mradermacher/EVA-Tissint-14B-i1-GGUF

Merge Method

This model was merged using the della_linear merge method using EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • Ttimofeyka/Tissint-14B-128k-RP

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
    - model: Ttimofeyka/Tissint-14B-128k-RP
      parameters:
        density: 0.4
        weight: 0.3
    - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2
      parameters:
        density: 0.6
        weight: 0.7

merge_method: della_linear
base_model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2
parameters:
    epsilon: 0.05
    lambda: 1
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
0daa8d6

0 моделей