/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Wayfarer-12B
Библиотека
transformers
Опубликована
22 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

GodSlayer-12B-ABYSS

redrix
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая 12,1-миллиардная модель Mistral Nemo для чат-общения, ролевых диалогов и творческого письма с более реалистичными и разнообразными ответами.

49скачиваний за 30 дней25лайковвеса обновлены23 янв 2025

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.

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

GodSlayer-12B-ABYSS — объединённая модель для генерации текста, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе нескольких моделей семейства Mistral Nemo. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и работает с шаблоном диалога ChatML; в метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов.

Модель предназначена для чат-общения, ролевых диалогов и творческого письма. Автор стремился сохранить связность ответов, уменьшить позитивный уклон и повысить реалистичность и разнообразие откликов. В слияние вошли модели для ролевого общения, письма и текстового ассистирования. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов
  • написание художественных сцен и историй
  • совместное развитие сюжета с пользователем
  • чат-общение с более реалистичными ответами

Ограничения

Возможны несвязные или нежелательные ответы, характерные для генеративных языковых моделей; заявленная длина контекста не гарантирует одинаковое качество на всём диапазоне. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GodSlayer-12B-ABYSS

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

The goal of this model is to remain fairly stable and coherent, while counteracting positivity-bias and improving realism and diverse responses.

Model #12

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the NuSLERP merge method using IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configurations were used to produce this model:

# P1:
models:
  - model: PocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.1.0-12b
    parameters:
      weight:
        - filter: self_attn
          value: 0.2
        - filter: mlp
          value: 0.2
        - value: 0.2
      density: 0.6
  - model: ArliAI/Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2
    parameters:
      weight:
        - filter: self_attn
          value: 0.15
        - filter: mlp
          value: 0.15
        - value: 0.15
      density: 0.55
  - model: HumanLLMs/Human-Like-Mistral-Nemo-Instruct-2407
    parameters:
      weight:
        - filter: self_attn
          value: 0.1
        - filter: mlp
          value: 0.1
        - value: 0.1
      density: 0.5
  - model: LatitudeGames/Wayfarer-12B
    parameters:
      weight:
        - filter: self_attn
          value: 0.25
        - filter: mlp
          value: 0.25
        - value: 0.25
      density: 0.65
base_model: TheDrummer/UnslopNemo-12B-v4
merge_method: della_linear
dtype: bfloat16
chat_template: "chatml"
tokenizer_source: union
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
  epsilon: 0.1
  lambda: 1

# P2:
models:
  - model: rAIfle/Questionable-MN-bf16
    parameters:
      weight:
        - filter: self_attn
          value: 0.2
        - filter: mlp
          value: 0.2
        - value: 0.2
      density: 0.6
  - model: DavidAU/MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-DARKNESS
    parameters:
      weight:
        - filter: self_attn
          value: 0.3
        - filter: mlp
          value: 0.3
        - value: 0.3
      density: 0.7
  - model: allura-org/MN-12b-RP-Ink
    parameters:
      weight:
        - filter: self_attn
          value: 0.35
        - filter: mlp
          value: 0.35
        - value: 0.35
      density: 0.75
  - model: romaingrx/red-teamer-mistral-nemo
    parameters:
      weight:
        - filter: self_attn
          value: 0.25
        - filter: mlp
          value: 0.25
        - value: 0.25
      density: 0.65
base_model: TheDrummer/UnslopNemo-12B-v4
merge_method: della_linear
dtype: bfloat16
chat_template: "chatml"
tokenizer_source: union
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
  epsilon: 0.1
  lambda: 1

# Final:
models:
  - model: P1
    parameters:
      weight: 0.5
  - model: P2
    parameters:
      weight: 0.5
base_model: IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml
merge_method: nuslerp
dtype: bfloat16
chat_template: "chatml"
tokenizer:
  source: union
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
b602ebc

0 моделей

    Создать бенчмарк