/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
multi_verse_model
Библиотека
transformers
Опубликована
13 мар 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2212.04089

Multi-Verse-RP-7B

saishf
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ролевых диалогов.

57скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены13 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.

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

Multi-Verse-RP-7B — экспериментальная объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная saishf. Она предназначена для генерации текста и ролевых диалогов; автор отмечает, что модель лучше работает с шаблоном Alpaca, а также поддерживает ChatML. В описании указано, что модель объединена методом task arithmetic на базе ammarali32/multi_verse_model с несколькими моделями и адаптерами для ролевой игры, теории разума и других сценариев. Размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов; заявлен английский язык.

Автор сообщает о хороших результатах собственной оценки и отмечает способность обрабатывать нечеловеческих персонажей и различать действия человека и нечеловеческого персонажа. Проверки описаны как ограниченные и экспериментальные, поэтому качество в других сценариях не гарантировано. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов с персонажами
  • генерация ответов в формате Alpaca
  • создание диалогов с нечеловеческими персонажами
  • генерация художественных сцен и сюжетных продолжений

Ограничения

Автор сообщает, что тестировал модель лишь несколько раз, поэтому результаты ограниченно подтверждены. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

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 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/jpeg Multi verse img!

merge

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

Merge Details

  • This merge is entirely experimental, I've only tested it a few times but it seems to work? Thanks for all the loras jeiku. I keep getting driver crashes training my own :\
  • Update, It scores well! My highest scoring model so far
  • Self testing results, it can handle non-human characters surprisingly well and does well seperating human actions from non-human actions. I'm happy with it :3
  • Works with alpaca best, Loras' are alpaca. But works with chatml too!

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using ammarali32/multi_verse_model as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: task_arithmetic
base_model: ammarali32/multi_verse_model
parameters:
  normalize: true
models:
  - model: ammarali32/multi_verse_model+jeiku/Gnosis_Reformatted_Mistral
    parameters:
      weight: 0.7
  - model: ammarali32/multi_verse_model+jeiku/Theory_of_Mind_Roleplay_Mistral
    parameters:
      weight: 0.65
  - model: ammarali32/multi_verse_model+jeiku/Luna_LoRA_Mistral
    parameters:
      weight: 0.5
  - model: ammarali32/multi_verse_model+jeiku/Re-Host_Limarp_Mistral
    parameters:
      weight: 0.8
  - model: ammarali32/multi_verse_model+jeiku/Alpaca_NSFW_Shuffled_Mistral
    parameters:
      weight: 0.75  
  - model: ammarali32/multi_verse_model+jeiku/Theory_of_Mind_Mistral
    parameters:
      weight: 0.7                     
dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.74.73
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)72.35
HellaSwag (10-Shot)88.37
MMLU (5-Shot)63.94
TruthfulQA (0-shot)73.19
Winogrande (5-shot)84.14
GSM8k (5-shot)66.41

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
def8f70

0 моделей

    Создать бенчмарк