Rei 12B Gguf
Rei-12B是一个旨在复现Claude 3系列模型(特别是Sonnet和Opus)文笔质量的大语言模型,基于Mistral-Nemo-Instruct进行微调,支持长上下文和角色扮演。
下载量 58
发布时间 : 1/25/2025
模型简介
该模型专注于高质量文本生成,特别擅长模仿Claude 3系列模型的文笔风格,适用于聊天、角色扮演和创意写作等场景。
模型特点
Claude 3风格复现
专门优化以复现Claude 3系列模型(Sonnet和Opus)的文笔质量
长上下文支持
支持16384 tokens的长上下文处理能力
角色扮演优化
针对角色扮演场景进行了特别优化,支持丰富的叙事交流
多数据集训练
使用11个高质量数据集进行训练,包括角色扮演和指令遵循数据
模型能力
文本生成
角色扮演
创意写作
对话系统
长文本处理
使用案例
角色扮演
互动叙事
与用户进行富有创意的叙事交流,推动故事发展
生成包含对话、动作和想法的丰富回应
创意写作
风格模仿
模仿Claude 3系列模型的文笔风格进行创作
生成具有Claude 3风格的高质量文本
🚀 雷(Rei)12B模型
这是一个旨在复刻Claude 3系列模型(特别是Sonnet和Opus)散文质量的模型,使用了原型magnum V5数据混合制作而成。该模型在Mistral - Nemo - Instruct(chatML'ified)的基础上进行了微调。
🚀 快速开始
模型量化版本
- EXL2: https://huggingface.co/Delta - Vector/Rei - 12B - EXL2
- GGUF: https://huggingface.co/Delta - Vector/Rei - 12B - gguf/
提示格式
一个典型的输入如下:
"""<|im_start|>user
Hi there!<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Nice to meet you!<|im_end|>
<|im_start|>user
Can I ask a question?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""
强烈建议搭配Euryale的系统提示使用该模型。
查看Sao10k的Euryale系统提示
Currently, your role is {{char}}, described in detail below. As {{char}}, continue the narrative exchange with {{user}}.
<Guidelines>
• Maintain the character persona but allow it to evolve with the story.
• Be creative and proactive. Drive the story forward, introducing plotlines and events when relevant.
• All types of outputs are encouraged; respond accordingly to the narrative.
• Include dialogues, actions, and thoughts in each response.
• Utilize all five senses to describe scenarios within {{char}}'s dialogue.
• Use emotional symbols such as "!" and "~" in appropriate contexts.
• Incorporate onomatopoeia when suitable.
• Allow time for {{user}} to respond with their own input, respecting their agency.
• Act as secondary characters and NPCs as needed, and remove them when appropriate.
• When prompted for an Out of Character [OOC:] reply, answer neutrally and in plaintext, not as {{char}}.
</Guidelines>
<Forbidden>
• Using excessive literary embellishments and purple prose unless dictated by {{char}}'s persona.
• Writing for, speaking, thinking, acting, or replying as {{user}} in your response.
• Repetitive and monotonous outputs.
• Positivity bias in your replies.
• Being overly extreme or NSFW when the narrative context is inappropriate.
</Forbidden>
Axolotl配置
查看Axolotl配置
## model
base_model: NewEden_nemo-chatml
model_type: AutoModelForCausalLM
tokenizer_type: AutoTokenizer
## qlora COPE
load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
## data
datasets:
- path: AquaV/c2-sharegpt-advanced-prefills-filtered
type: sharegpt
- path: AquaV/c1-sharegpt-advanced-prefills-filtered
type: sharegpt
- path: AquaV/rainy-sharegpt-advanced-prefills-filtered
type: sharegpt
- path: anthracite-core/Gryphe-Opus-Charcard-Roleplay
type: sharegpt
- path: anthracite-org/kalo-opus-instruct-22k-no-refusal
type: sharegpt
- path: lodrick-the-lafted/kalo-opus-instruct-3k-filtered
type: sharegpt
- path: anthracite-org/nopm_claude_writing_fixed
type: sharegpt
- path: anthracite-org/kalo_opus_misc_240827
type: sharegpt
- path: anthracite-org/kalo_misc_part2
type: sharegpt
- path: NewEden/Claude-Instruct-2.7K
type: sharegpt
- path: NewEden/Claude-Instruct-5K
type: sharegpt
shuffle_merged_datasets: true
dataset_prepared_path: dataset_prepared
val_set_size: 0.02
output_dir: 12b-out-rslora-SE
## LIGGER
plugins:
- axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_layer_norm: true
liger_glu_activation: true
liger_fused_linear_cross_entropy: true
## CTX settings
sequence_len: 16384
sample_packing: true
eval_sample_packing: true
pad_to_sequence_len: true
## Lora
adapter: lora
lora_model_dir:
lora_r: 128
lora_alpha: 16
lora_dropout: 0.05
lora_target_linear: true
lora_fan_in_fan_out:
peft_use_rslora: true
lora_modules_to_save:
- embed_tokens
- lm_head
## WandB
wandb_project: rei
wandb_entity:
wandb_watch:
wandb_name: daring-mango
wandb_log_model:
## evals
evals_per_epoch: 4
eval_table_size:
eval_max_new_tokens: 128
## hoe params
gradient_accumulation_steps: 4
micro_batch_size: 1
num_epochs: 2
optimizer: paged_ademamix_8bit
# optimizer: paged_adamw_8bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 2.83e-5
train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: auto
fp16:
tf32: false
gradient_checkpointing: unsloth
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true
s2_attention:
warmup_steps: 40
saves_per_epoch: 2
debug:
## for ademiamix
deepspeed: /workspace/axolotl/deepspeed_configs/zero3_bf16_cpuoffload_params.json
## for adamw
# deepspeed: ./deepspeed_configs/zero3_bf16.json
weight_decay: 0.01
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
pad_token: <pad>
训练情况
模型训练了2个epoch。微调过程中使用了由@intervitens慷慨提供的4块[3090](https://www.nvidia.com/en - us/geforce/graphics - cards/30 - series/rtx - 3090 - 3090ti/) GPU。
📚 详细文档
模型信息
属性 | 详情 |
---|---|
模型类型 | 文本生成 |
训练数据 | AquaV/c2 - sharegpt - advanced - prefills - filtered、AquaV/c1 - sharegpt - advanced - prefills - filtered、AquaV/rainy - sharegpt - advanced - prefills - filtered、anthracite - core/Gryphe - Opus - Charcard - Roleplay、anthracite - org/kalo - opus - instruct - 22k - no - refusal、lodrick - the - lafted/kalo - opus - instruct - 3k - filtered、anthracite - org/nopm_claude_writing_fixed、anthracite - org/kalo_opus_misc_240827、anthracite - org/kalo_misc_part2、NewEden/Claude - Instruct - 2.7K、NewEden/Claude - Instruct - 5K |
注意事项
这些是GGUF量化版本,原始权重请查看此处。
安全相关
文档中关于安全部分仅提及了“但为什么?”,未提供更多有效信息。
Phi 2 GGUF
其他
Phi-2是微软开发的一个小型但强大的语言模型,具有27亿参数,专注于高效推理和高质量文本生成。
大型语言模型 支持多种语言
P
TheBloke
41.5M
205
Roberta Large
MIT
基于掩码语言建模目标预训练的大型英语语言模型,采用改进的BERT训练方法
大型语言模型 英语
R
FacebookAI
19.4M
212
Distilbert Base Uncased
Apache-2.0
DistilBERT是BERT基础模型的蒸馏版本,在保持相近性能的同时更轻量高效,适用于序列分类、标记分类等自然语言处理任务。
大型语言模型 英语
D
distilbert
11.1M
669
Llama 3.1 8B Instruct GGUF
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一个多语言大语言模型,针对多语言对话用例进行了优化,在常见的行业基准测试中表现优异。
大型语言模型 英语
L
modularai
9.7M
4
Xlm Roberta Base
MIT
XLM-RoBERTa是基于100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据预训练的多语言模型,采用掩码语言建模目标进行训练。
大型语言模型 支持多种语言
X
FacebookAI
9.6M
664
Roberta Base
MIT
基于Transformer架构的英语预训练模型,通过掩码语言建模目标在海量文本上训练,支持文本特征提取和下游任务微调
大型语言模型 英语
R
FacebookAI
9.3M
488
Opt 125m
其他
OPT是由Meta AI发布的开放预训练Transformer语言模型套件,参数量从1.25亿到1750亿,旨在对标GPT-3系列性能,同时促进大规模语言模型的开放研究。
大型语言模型 英语
O
facebook
6.3M
198
1
基于transformers库的预训练模型,适用于多种NLP任务
大型语言模型
Transformers

1
unslothai
6.2M
1
Llama 3.1 8B Instruct
Llama 3.1是Meta推出的多语言大语言模型系列,包含8B、70B和405B参数规模,支持8种语言和代码生成,优化了多语言对话场景。
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
meta-llama
5.7M
3,898
T5 Base
Apache-2.0
T5基础版是由Google开发的文本到文本转换Transformer模型,参数规模2.2亿,支持多语言NLP任务。
大型语言模型 支持多种语言
T
google-t5
5.4M
702
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98