/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
22 млрд
Размер весов
281 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
WizardLM-2-8x22B
Опубликована
9 сен 2024

SorcererLM-8x22b-bf16

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

SorcererLM — дообученная на WizardLM-2-8x22B диалоговая модель для ролевых игр и творческого письма с улучшенным стилем генерации.

135скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены6 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.

  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

SorcererLM-8x22b-bf16 — диалоговая модель, созданная rAIfle дообучением WizardLM-2-8x22B с помощью LoRA ранга 16 и alpha 32. Автор обучил адаптер на двух эпохах очищенных и дедуплицированных c2-logs, чтобы приблизить стиль письма модели к стилю Claude и улучшить её пригодность для ролевых игр и творческого письма. Выпуск содержит готовые к использованию веса в формате safetensors; для применения не требуется отдельно подключать LoRA.

Модель построена на архитектуре Mixtral MoE, содержит 22 млрд параметров и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Она принимает текст и генерирует текст в диалоговом формате. Карточка рекомендует шаблон SorcererLM или Vicuna 1.1 и отмечает чувствительность к настройкам сэмплирования; автор сообщает об улучшении относительно базовой модели для ролевых игр, но не приводит количественных оценок.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает языковой охват и не даёт подробных гарантий безопасности; перед использованием следует учитывать, что заявленная специализация — ролевые сценарии и стиль генерации, а не универсальная проверка фактов.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов с персонажами
  • генерация сцен и художественных диалогов
  • написание творческих текстов в заданном стиле

Ограничения

Автор отмечает чувствительность модели к настройкам сэмплирования и рекомендует короткие промпты. В карточке нет количественных оценок качества или подробного описания безопасности.

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

SorcererLM-8x22b-bf16

Oh boy, here we go. Low-rank (r=16, alpha=32) 16bit-LoRA on top of WizardLM-2-8x22B, trained on 2 epochs of (cleaned & deduped) c2-logs. As far as I can tell, this is an upgrade from WizardLM-2-8x22B for RP purposes.

Alongside this ready-to-use release I'm also releasing the LoRA itself as well as the earlier epoch1-checkpoint of the LoRA.

Why A LoRA?

The choice was fully intentional. I briefly considered a FFT but for this particular use-case a LoRA seemed a better fit. WizardLM-2-8x22B is smart by itself but its used vocabulary leaves much to be desired when it comes to RP. By training a low-rank LoRA on top of it to teach it some of Claude's writing style, we remedy that.

Prompting

  • Use the templates in Quant-Cartel/Recommended-Settings under the SorcererLM-folder.
  • Or Vicuna 1.1 and a sane context template. It's somewhat sensitive to samplers, I'd recommend Temperature 1, MinP 0.05 and a dash of DRY but YMMV. Shorter prompts seem to work better, too.

Control Vectors

gghfez has trained control vectors for this model, available at gghfez/Sorcerer_creative-writing-control-vectors

Quantized Versions

Acknowledgments

The main shoutout I want to make is to my Cartel bros, Envoid and particularly I^2, for being amazing. I count this as a team effort, so they deserve kudos too if you like this.

Training

Trained using qlora-pipe. Configs included in the train-subfolder.

Safety

... n/a

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
31170b7

0 моделей