Proctora

🚀 Proctora模型介紹

Proctora是一款基於混合專家（MoE）架構的模型，它結合了多個優秀的基礎模型，在文本生成領域展現出獨特的優勢。該模型具有32K的自然上下文長度，在角色扮演和事實問答等場景中都有出色的表現。

✨ 主要特性

• 多專家融合：以OpenPipe/mistral - ft - optimized - 1227為基礎模型，融合了SanjiWatsuki/Kunoichi - 7B（專注於角色扮演任務）和samir - fama/SamirGPT - v1（提供事實性回答）兩個專家模型。
• 長上下文處理：基於Mixtral架構，擁有32K的自然上下文長度，能更好地處理長文本信息。
• 多場景適用：在角色扮演場景中邏輯表現出色，能考慮特殊能力限制、管理詛咒激活和弱點等；在事實問答方面也有一定的準確性。
• 未經過濾：由於使用了SanjiWatsuki/Kunoichi - 7B專家模型，該模型未經過濾，使用時需謹慎。

📚 詳細文檔

模型架構

Proctora基於混合專家（MoE）架構，具體組成如下：

• 基礎模型：OpenPipe/mistral - ft - optimized - 1227
• 專家模型1：SanjiWatsuki/Kunoichi - 7B，專注於角色扮演（RP）任務。
• 專家模型2：samir - fama/SamirGPT - v1，用於提供事實性回答。

性能表現

在Openllm排行榜上，Proctora取得了71.88分的成績。不過，這個分數在一定程度上不能完全反映該模型的實際能力。實際上，在作者構建的AI - RPG評估套件中，Proctora作為“評分器”，比排行榜上一些“高性能”模型更能根據給定的評分標準給出預期的評分。

角色扮演測試

作者使用text - generation - webui在各種角色扮演場景中對Proctora進行了測試（將角色卡和世界信息等放入系統參數中）。測試結果顯示，Proctora在邏輯表現上令人印象深刻，例如：

• 能更好地考慮特殊能力的限制。
• 能更出色地管理詛咒激活和弱點，即使與約兩倍規模的其他模型相比。
• 當扮演玩家角色（用戶為遊戲管理員）時，Proctora不僅能按照角色設定進行遊戲，還能有時做出聰明的決策以實現目標。

📄 許可證

本模型採用CC - BY - NC - 4.0許可證。

⚠️ 重要提示

由於使用了SanjiWatsuki/Kunoichi - 7B作為專家模型，該模型未經過濾，使用時請謹慎。

支持作者

作者博客