Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 10,6 млрд
Размер весов: 21,5 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Fimbulvetr-11B-v2
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 июн 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

SyntheticMoist-11B-v2

v000000

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая 11-миллиардная модель семейства Llama для генерации диалогового текста и RP-сценариев.

26скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены15 июн 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

SyntheticMoist-11B-v2 — объединённая текстовая модель, собранная автором репозитория методом DARE TIES с помощью mergekit. В основе объединения Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2; также использованы Moistral-11B-v3, MedMitsu-Instruct-11B, Kaiju-11B, Synthia-v3.0-11B и Re-Host_Limarp_Mistral. Модель относится к плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 10,6 млрд параметров и имеет контекст до 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая RP-сценарии; в README рекомендованы форматы Alpaca и Vicuna. Автор отмечает, что варианты с повышенной плотностью и LimaRP показали лучшие результаты, но количественные оценки не приведены. Для репозитория указана лицензия не была в предоставленных данных. README упоминает доступные квантизованные варианты GGUF Q2–Q8 и imatrix, а в метаданных основная модель представлена в safetensors. Тег not-for-all-audiences указывает на взрослую или потенциально откровенную направленность.

Сценарии применения

ведение диалогов в форматах Alpaca и Vicuna
генерация текста для ролевых сценариев
создание ответов чат-бота на текстовые запросы

Ограничения

README не приводит количественных оценок качества и не уточняет лицензию. Модель помечена тегом not-for-all-audiences и может быть рассчитана на взрослые сценарии.

Для каких профессий подходит3

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 385моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SyntheticMoist-v2

RP Model, Solar. Higher density+LimaRP led to better performance, Use Alpaca/Vicuna.

image/png

Thanks mradermacher for the quants!

Quants

GGUF Q6_K

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Himitsui/MedMitsu-Instruct-11B
    parameters:
      weight: 0.13
      density: 0.60
  - model: Himitsui/Kaiju-11B
    parameters:
      weight: 0.22
      density: 0.73
  - model: migtissera/Synthia-v3.0-11B+jeiku/Re-Host_Limarp_Mistral
    parameters:
      weight: 0.28
      density: 0.80
  - model: TheDrummer/Moistral-11B-v3
    parameters:
      weight: 0.37
      density: 0.85
merge_method: dare_ties
base_model: Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2
parameters:
  int8_mask: true
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: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: f8f2934