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Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF

Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF

结合多样性与去重复性的高级创意写作AI模型

该项目以多样性与去重复性为核心，适合创意写作，增强模型对多角色与多情境的理解和反应能力。v1.2版本在Mistral Nemo 12B基础上，剔除了非创意内容，并增强了数据集的去重和过滤。通过大规模创意与角色扮演数据集的优化训练，该模型展现出非凡的创新性和低重复性。具体培训细节包括低学习率与低梯度累积，以最大化学习效率。此版本提供FP16和GGUF等量化格式，适应多样需求。

Github模型数据集去重ArliAI-RPMax开源项目Mistral NemoHuggingface创意写作AI模型
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项目介绍：Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF

RPMax 系列概览

RPMax 系列是专注于多样性和去重的创意写作和角色扮演（RP）数据集上训练的一组模型。该系列包括多个参数量不同的模型，覆盖从 2B 到 70B 的各个版本。这些模型旨在通过确保数据集中没有重复的角色或情境来增强创意性和避免重复。RPMax 强调模型在理解和适应任意角色或情景时的表现，用户早期测试反映出这类模型风格独特，与其他 RP 模型明显不同。

模型描述

ArliAI-RPMax-12B-v1.2 基于 Mistral Nemo 12B Instruct 2407 开发，是 RPMax 系列中备受好评的变体之一。之所以受到欢迎，是因为 Mistral 模型本身具有高度开放的特性。v1.2 版本在数据集中完全去除了非创意/非 RP 的例子，并进一步优化了 RPMax 数据集的去重和筛选，以剔除来自卡片分享网站的不相关描述文本。

规格

  • 上下文长度：128K
  • 参数量：12B

训练详情

  • 序列长度：8192
  • 训练持续时间：大约 2 天，使用 2 张 3090Ti 显卡
  • 训练周期：进行 1 个训练周期，以最小化重复病态
  • LORA：使用 64-rank 128-alpha 进行微调，约 2% 的可训练权重
  • 学习率：0.00001
  • 梯度累积：使用极低的 32 以实现更好的学习效果

量化格式

这个模型提供了以下量化格式：

建议的提示格式

模型使用 Mistral 指令提示格式，以增强模型的执行能力和响应准确度。

这些 RPMax 模型可以在 ArliAI 官网访问，并欢迎在 Reddit 上提出问题。此外，ArliAI 还有一个新的 Discord 服务器，供用户交流和咨询：Discord 服务器。

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