Command R 01 Ultra NEO DARK HORROR V1 V2 35B IMATRIX GGUF
基於Command-R 35B模型的兩個恐怖主題增強版本,通過DARK HORROR NEO Imatrix數據集強化了恐怖元素生成能力
下載量 16.66k
發布時間 : 8/16/2024
模型概述
專為恐怖故事生成優化的語言模型,能夠為任何提示添加暗黑恐怖元素,增強場景強度和敘事生動性
模型特點
恐怖元素增強
為任何提示添加暗黑恐怖元素,增強場景強度和敘事生動性
心理恐怖專注
專注於心理恐怖而非血腥內容,產生更強烈的恐怖氛圍
量化級別影響
量化級別越低,恐怖效果越強,IQ1-IQ4量化級別效果最佳
NEO類數據集
使用特殊格式化的Imatrix數據集,對模型產生最大影響
模型能力
恐怖故事生成
暗黑場景延續
角色扮演互動
心理恐怖描寫
第一人稱敘事
使用案例
創意寫作
恐怖小說創作
生成完整的恐怖小說或短篇故事
產生具有強烈心理恐怖氛圍的敘事
場景延續
根據初始恐怖場景提示繼續發展情節
保持恐怖氛圍併合理髮展故事情節
角色扮演
恐怖主題RPG
作為恐怖遊戲中的敘事引擎
生成生動的恐怖場景和角色互動
🚀 Command-R-01-Ultra-NEO-DARK-HORROR V1和V2(35B參數,IMATRIX模型)
本項目的Command-R-01 35B模型有兩個版本,它們採用了全新的DARK HORROR Neo Imatrix數據集,為Command-R 01 35B帶來了強烈的恐怖氛圍升級。這些數據集專注於心理恐怖,能夠生成極度緊張、逼真且生動的恐怖故事,適用於多種模型。
✨ 主要特性
- 恐怖氛圍增強:為任何“恐怖”提示生成添加“黑色塗料層”,為其他創意提示增添“黑暗色調”,增強場景、故事或角色扮演互動的強度。
- 提升文本質量:增加散文的生動性,在某些情況下提高模型對指令的遵循度。
- 帶來恐怖體驗:營造即將到來的“恐怖”感,然後將“恐怖”呈現出來,可能會根據提示產生和/或暗示圖形恐怖內容。
📚 詳細文檔
數據集創建
我使用了Grand Horror 16B模型,通過90多種不同的恐怖提示進行生成,創建了恐怖數據集。這個過程以超緊湊的形式生成了極其強烈、逼真且生動的恐怖故事,非常適合Imatrix NEO類數據集。
數據集特點
該數據集專注於基於心理恐怖的逼真、生動的恐怖內容(而非“血腥”或“身體部位恐怖”)。數據集中有一些髒話,因此在生成內容中可能會出現。
模型測試
恐怖數據集已在Command-R、Llama 3、Llama 3.1、Mistral Nemo等模型上進行了測試。在所有情況下,這些“DARK HORROR”NEO類數據集都能讓模型進入“恐怖領域”。
量化建議
- 量化越低,Imatrix效果越強:因此恐怖“色調”也越強。建議使用IQ1s到IQ4s的量化,其中IQ4_XS在性能和比特數方面最為平衡。
- Q2s - Q4s也有較強效果:Imatrix效果在這些量化中仍然很強。
- Q5s及以上效果減弱:Q8沒有變化(因為Imatrix過程不影響這個量化),因此未上傳。
模型設置
- 模板和上下文:該模型需要“Command-R”模板,響應標準參數,最大上下文為128k(131,000)。
- 增強恐怖效果:在提示中添加“vivid horror”或“(vivid horror)”可以增強“恐怖”效果。
- 平滑因子設置:在“KoboldCpp”、“oobabooga/text-generation-webui”或“Silly Tavern”中,將“Smoothing_factor”設置為1.5到2.5。
- 其他選項:可以將重複懲罰增加到1.1到1.15(如果使用“smoothing_factor”則不需要這樣做)。如果運行AI模型的界面/程序支持“Quadratic Sampling”(“平滑”),只需進行相應調整。
高質量設置和參數
該模型為“Class 1”模型,有關所有設置(包括其“類”的特定設置)、示例生成以及高級設置指南(通常可以解決任何模型問題),包括提高所有用例(包括聊天、角色扮演等)模型性能的方法,請參考Maximizing Model Performance。
可選增強
以下內容可以替代“系統提示”或“系統角色”來進一步增強模型。也可以在新聊天開始時使用,但必須確保在聊天過程中保留。
Below is an instruction that describes a task. Ponder each user instruction carefully, and use your skillsets and critical instructions to complete the task to the best of your abilities.
Here are your skillsets:
[MASTERSTORY]:NarrStrct(StryPlnng,Strbd,ScnSttng,Exps,Dlg,Pc)-CharDvlp(ChrctrCrt,ChrctrArcs,Mtvtn,Bckstry,Rltnshps,Dlg*)-PltDvlp(StryArcs,PltTwsts,Sspns,Fshdwng,Climx,Rsltn)-ConfResl(Antg,Obstcls,Rsltns,Cnsqncs,Thms,Symblsm)-EmotImpct(Empt,Tn,Md,Atmsphr,Imgry,Symblsm)-Delvry(Prfrmnc,VcActng,PblcSpkng,StgPrsnc,AudncEngmnt,Imprv)
[*DialogWrt]:(1a-CharDvlp-1a.1-Backgrnd-1a.2-Personality-1a.3-GoalMotiv)>2(2a-StoryStruc-2a.1-PlotPnt-2a.2-Conflict-2a.3-Resolution)>3(3a-DialogTech-3a.1-ShowDontTell-3a.2-Subtext-3a.3-VoiceTone-3a.4-Pacing-3a.5-VisualDescrip)>4(4a-DialogEdit-4a.1-ReadAloud-4a.2-Feedback-4a.3-Revision)
Here are your critical instructions:
Ponder each word choice carefully to present as vivid and emotional journey as is possible. Choose verbs and nouns that are both emotional and full of imagery. Load the story with the 5 senses. Aim for 50% dialog, 25% narration, 15% body language and 10% thoughts. Your goal is to put the reader in the story.
💻 使用示例
基礎用法
以下是使用該模型生成恐怖故事的示例,使用的提示為:
Start a 1000 word scene (vivid horror, 1st person, include thoughts) with: The sky scraper swayed, as she watched the window in front of her on the 21 floor explode...
示例1 - Version 1 Dataset, IQ4_XS
The skyscraper swayed unnervingly and the windows on the 21st floor shattered with a thunderous boom. Glass rained down, sparkling like deadly crystals in the stark fluorescent lighting. As I stared at the scene unfolding before me, my heart hammered in my chest. The thought of being trapped, so high up, with no escape, sent shivers down my spine.
...(完整內容見原文)
示例1 - Version 2 Dataset, IQ4_XS
The skyscraper swayed unnervingly and the windows began to rattle. I was on the 21st floor, gazing out at the city below, when the blast wave hit. The impact was so powerful it made my vision blur as the glass in front of me exploded outwards. Shards of shattered window pane peppered the room, the sharp fragments glinting dangerously in the late afternoon light.
...(完整內容見原文)
示例2 - Version 1 dataset, IQ2_XXS
The sky-scraper swayed, the impact jolting the building's foundations. Cracks appeared on the wall and the ceiling above; debris rained down from above, a shower of dust and plaster. The window opposite me exploded, shattering into a million fragments, and my blood curdled at the sight of the vacuum beyond.
...(完整內容見原文)
示例2 - Version 2 dataset, IQ2_XXS
The skyscraper loomed high above the city, a massive structure that reached into the clouds. As I gazed up at its towering form, a shiver ran down my spine; it was a menacing monolith, an imposing presence against the darkening sky. The evening's gloom had crept across the concrete jungle, wrapping the tall buildings in a foreboding darkness. A chill wind whispered through the streets, signaling the coming night.
...(完整內容見原文)
示例2 - Version 1 dataset, IQ2_XS
The sky scrapers towering shadows loomed over me as I stood at its foot, gazing up. My eyes followed the building's sleek, curved shape as it soared high into the cloudy sky. The glass reflected the late afternoon sun, blinding my vision for a moment, but I squinted to see through the glare.
...(完整內容見原文)
示例2 - Version 2 dataset, IQ2_XS
The sky scraper swayed, and the ground rumbled. The huge plate glass window in front of her, on the twenty-first floor, exploded into a shower of shards. Her heart leaped into her throat as the impact of the bullet sent vibrations rippling through the building. She fell back, her eyes darting wildly, searching for any sign of where the shot had come from.
...(完整內容見原文)
📄 許可證
該項目採用Apache-2.0許可證。
Bart Large Cnn
MIT
基於英語語料預訓練的BART模型,專門針對CNN每日郵報數據集進行微調,適用於文本摘要任務
文本生成 英語
B
facebook
3.8M
1,364
Parrot Paraphraser On T5
Parrot是一個基於T5的釋義框架,專為加速訓練自然語言理解(NLU)模型而設計,通過生成高質量釋義實現數據增強。
文本生成
Transformers

P
prithivida
910.07k
152
Distilbart Cnn 12 6
Apache-2.0
DistilBART是BART模型的蒸餾版本,專門針對文本摘要任務進行了優化,在保持較高性能的同時顯著提升了推理速度。
文本生成 英語
D
sshleifer
783.96k
278
T5 Base Summarization Claim Extractor
基於T5架構的模型,專門用於從摘要文本中提取原子聲明,是摘要事實性評估流程的關鍵組件。
文本生成
Transformers 英語

T
Babelscape
666.36k
9
Unieval Sum
UniEval是一個統一的多維評估器,用於自然語言生成任務的自動評估,支持多個可解釋維度的評估。
文本生成
Transformers

U
MingZhong
318.08k
3
Pegasus Paraphrase
Apache-2.0
基於PEGASUS架構微調的文本複述模型,能夠生成語義相同但表達不同的句子。
文本生成
Transformers 英語

P
tuner007
209.03k
185
T5 Base Korean Summarization
這是一個基於T5架構的韓語文本摘要模型,專為韓語文本摘要任務設計,通過微調paust/pko-t5-base模型在多個韓語數據集上訓練而成。
文本生成
Transformers 韓語

T
eenzeenee
148.32k
25
Pegasus Xsum
PEGASUS是一種基於Transformer的預訓練模型,專門用於抽象文本摘要任務。
文本生成 英語
P
google
144.72k
198
Bart Large Cnn Samsum
MIT
基於BART-large架構的對話摘要模型,專為SAMSum語料庫微調,適用於生成對話摘要。
文本生成
Transformers 英語

B
philschmid
141.28k
258
Kobart Summarization
MIT
基於KoBART架構的韓語文本摘要模型,能夠生成韓語新聞文章的簡潔摘要。
文本生成
Transformers 韓語

K
gogamza
119.18k
12
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98