/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Nexus-IKM-Mistral-Instruct-v0.2-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
3 апр 2024

Twizzler-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для творческого письма, генерации историй, диалогов и рассуждений.

23скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 апр 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

Twizzler-7B — слитая авторская модель на архитектуре Mistral, созданная разработчиком son-of-man с помощью mergekit. Она объединяет несколько моделей семейства Mistral, включая Nexus-IKM, HoloViolet и Erosumika; в качестве базовой указана alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена прежде всего для творческого письма и генерации историй, а также для диалогов и рассуждений. Автор отмечает характерный стиль с упором на идеи и взаимодействия персонажей, а не на пышные описания; смешение моделей добавляет креативность и логику. В карточке не указана лицензия.

Качество ответов нестабильно: модель может путаться при большом количестве инструкций и допускать нелепые ошибки. Автор рекомендует простые форматы запросов и умеренное число инструкций. Модель распространяется в формате Safetensors.

Сценарии применения

  • написание художественных историй
  • генерация диалогов и взаимодействий персонажей
  • продолжение творческого текста
  • мозговой штурм сюжетных идей
  • ответы на простые текстовые запросы

Ограничения

Автор предупреждает, что модель может допускать серьёзные ошибки и хуже справляется с многочисленными инструкциями. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

I tried to expand Erosumika with more abilities while keeping her brain intact.

The first key to this was to inject a small amount of a highly volatile Holoviolet test merge I made earlier, which is itself a mix of the very creative but unhinged Holodeck and a smart model by Greennode that I enjoyed. The other special ingredient is Nexus-IKM which was trained on an internal knowledge map dataset that makes its line of reasoning often noticeably different from other mistral tunes. It balances out the inconsistencies of Holoviolet while adding more creativity and logic at the same time. Finally, I mixed in some base Mistral-7B-v0.2 for higher context support and more intelligence. I went with the non-instruct version because I felt this merge should focus more on story writing capabilities than prompt following and I wanted to avoid GPT-isms like bonds and journeys as much as possible.

All in all this merge has a very distinct writing style that focuses less on flowery language and more on interesting ideas and interactions. It can go off the deep end and make lots of stupid mistakes sometimes, but it can also output some really good stuff if you're lucky.

Prompts and settings

I recommend simple formats like Alpaca and not giving it too many instructions to get confused by. It is a 7B after all.

As for settings, I enjoy using dynamic temperature 1 to 5 with a min P of 0.1 and 0.95 typical P.

Details

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model:
  model:
    path: alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf
dtype: bfloat16
merge_method: task_arithmetic
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf
    parameters:
      weight: 0.3
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: son-of-man/HoloViolet-7B-test3
    parameters:
      weight: 0.2
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: localfultonextractor/Erosumika-7B-v3
    parameters:
      weight: 0.3
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: Severian/Nexus-IKM-Mistral-Instruct-v0.2-7B
    parameters:
      weight: 0.2

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
06b175b

0 моделей