/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
14 июл 2024

TripletBoreas-7B-t0.0001

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

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

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июл 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

TripletBoreas-7B-t0.0001 — экспериментальная объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная последовательным слиянием WizardLM-2-7B-abliterated, Frostwind-v2.1-m7 и Erebus-Holodeck-7B пользовательским алгоритмом NearSwap с параметром t_value 0.0001. Базой служила WizardLM-2-7B-abliterated; карточка также указывает поддержку многоходового диалога и форматов подсказок Vicuna и Alpaca.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ролевое общение. В репозитории указаны веса safetensors; автор также отмечает доступность квантованных вариантов GGUF и GGUF imatrix. Размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • многоходовые диалоги с чат-моделью
  • ролевая игра с текстовым персонажем
  • генерация продолжений текста
  • эксперименты со слиянием языковых моделей

Ограничения

Модель экспериментальная; качество и поведение после слияния могут отличаться от исходных моделей. Данные о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных материалах отсутствуют.

Для каких профессий подходит4

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

experiment-B image/png

TripletBoreas-7B-t0.0001

A sequential merge of the following models using a custom NearSwap algorithm:

With fearlessdots/WizardLM-2-7B-abliterated as the base model, Frostwind-v2.1 second and Erebus-Holodeck third. All using t_value 0.0001

Thanks mradermacher for the quants!

https://huggingface.co/v000000/TripletBoreas-7B-t0.0001-Q8_0-GGUF

https://huggingface.co/v000000/TripletBoreas-7B-t0.0001-Q5_K_S-GGUF

#Fixed
def lerp(a, b, t):
    return a * (1 - t) + b * t

def nearswap(v0, v1, t):
    lweight = np.abs(v0 - v1)
    with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
        lweight = np.where(lweight != 0, t / lweight, 1.0)
    lweight = np.nan_to_num(lweight, nan=1.0, posinf=1.0, neginf=1.0)
    np.clip(lweight, a_min=0.0, a_max=1.0, out=lweight)
    return lerp(v0, v1, lweight)

Credit Alchemonaut

WizardLM-2 adopts the prompt format from Vicuna and supports multi-turn conversation. The prompt should be as following:

A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, 
detailed, and polite answers to the user's questions. USER: Hi ASSISTANT: Hello.</s>
USER: Who are you? ASSISTANT: I am WizardLM.</s>......

Alpaca also works, and may work better in RP because of Frostwind.

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
Take the role of {{char}} in a play where you leave a lasting impression on {{user}}. Never skip or gloss over {{char}}'s actions.

### Instruction:
{prompt}
### Response:
{output}

Add Genre's in a list like this.

[Genre: <genre1>, <genre2>]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
a1826b0

0 моделей