Запрошенный вариант MythoLogic-L2 и Huginn, использующий весьма экспериментальную технику слияния тензорного типа. Эта модель умеет как отыгрывать роли, так и писать истории из-за своей уникальной природы. Квантовые модели доступны на TheBloke: GGML — GPTQ (Вы лучшие!) Идея этого слияния заключается в том, что каждый слой состоит из нескольких тензоров, которые, в свою очередь, отвечают за определенные функции. Использование надежного понимания MythoLogic-L2 в качестве входных данных и обширных писательских способностей Хьюгинна в качестве выходных данных, по-видимому, привело к созданию модели, превосходящей оба показателя, что подтверждает мою теорию. (Более подробная информация будет опубликована позже). Этот тип слияния невозможно проиллюстрировать, поскольку к каждому из его 360 тензоров применено уникальное соотношение. Как и в моих предыдущих слияниях, градиенты были частью этих соотношений для дальнейшей точной настройки его поведения. В этой модели в основном используется форматирование Альпака, поэтому для оптимальной производительности модели используйте:
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: Gryphe
Теги: llama, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 17 | Загрузок: 1,005
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
