/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
10,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
16 фев 2024

10.7B-Loyal-Mistral-Maid-32k-v0.2-A

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная объединённая модель Mistral на 10,6 млрд параметров для англоязычной генерации текста и ролевых диалогов.

44скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 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.

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

10.7B Loyal Mistral Maid v0.2-A — экспериментальная объединённая языковая модель, созданная автором xxx777xxxASD на основе Mistral Instruct SelfMerge и Loyal Toppy Maid. В README описана попытка объединить ролевые возможности Undi95/Toppy-M-7B и SanjiWatsuki/Loyal-Macaroni-Maid-7B, сохранив контекст и возможности mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. В метаданных указаны архитектура MistralForCausalLM, 10,6 млрд параметров и контекст 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ролевых сценариях на английском языке. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README также упоминает вариант ExL2 с квантованием 6.0 bpw; это не подтверждает, что сам репозиторий содержит именно этот формат.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов на английском языке
  • генерация реплик для персонажей
  • продолжение пользовательского текста
  • создание диалогового текста

Ограничения

Автор характеризует объединение как эксперимент; улучшение способностей или качества в README не подтверждено оценками. Контекст модели ограничен 32 768 токенами.

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

image/png

Experimental merge, attempt to gain the roleplaying capabilities of Undi95/Toppy-M-7B and SanjiWatsuki/Loyal-Macaroni-Maid-7B while maintaining the context and capabilities of the original mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2

The idea was that by combining two models with one self-merge, it would be possible to make each layer more unique, and therefore make the model “smarter” than a regular self-merge.

Exl2, 6.0 bpw

10.7B Loyal Mistral Maid v0.2

slices:
  - sources:
      - model: Mistral_Instruct_SelfMerge
        layer_range: [0, 48]
      - model: Loyal_Toppy_Maid
        layer_range: [0, 48]
merge_method: slerp
base_model: Mistral_Instruct_SelfMerge
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5 # fallback for rest of tensors
dtype: bfloat16

Loyal Toppy Maid

slices:
  - sources:
    - model: Undi95/Toppy-M-7B
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: SanjiWatsuki/Loyal-Macaroni-Maid-7B
      layer_range: [8, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Mistral_Instruct_SelfMerge

slices:
  - sources:
    - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
      layer_range: [8, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

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
b97419e

0 моделей