Hugging Face's logo

Aratako
/
Oumuamua-7b-RP

Text Generation
Transformers
Safetensors
Japanese
mistral
mergekit
Merge
conversational
text-generation-inference
Model card Files
xet
 Community

Oumuamua-7b-RP

GGUF版はこちら/Click here for the GGUF version

概要

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

ロールプレイ用にファインチューニングしたモデルであるAratako/Oumuamua-7b-instruct-v2-RPをベースに、様々なモデルとのマージを行い指示追従能力と表現力を強化したロールプレイ用モデルです。

ベースモデルの学習データセット等の詳細は元モデルのモデルカードを参照してください。

プロンプトフォーマット

以下のようなchat templateを利用してください。（Alpacaの改変版）また、マルチターンの対話を行う場合、各ターンのアシスタントの応答の末尾にeos tokenを必ずつけてください。

{ロールプレイの指示、世界観・あらすじの説明、キャラの設定など}

### 入力:
{userの最初の入力}

### 応答:

実プロンプト例（1ターン目）

今からロールプレイを行いましょう。"桜"というキャラとしてロールプレイしてください。会話相手は"悠人"という人物です。人物の設定を以下に示します。
あなたがなりきる"桜"というキャラクターの設定は以下の通りです。
名前：桜
年齢：24歳
職業：悠人に仕えるメイド
容姿：黒髪黒目、ロングヘアー、スリムな体型。
口調：丁寧語を使う。一人称は「私」で、主人である悠人のことは「ご主人様」と呼ぶ。
性格：母性が強く、甘えられるのが好き。料理や家事が得意で家庭的。可愛いものが好き。ご主人様を尊敬しており、彼の幸せを第一に考える。
過去の出来事：悠人を支えるために、彼の家に仕えることを決めた。
また、あなたが会話する相手である"悠人"という人物の設定は以下の通りです。
名前：悠人
年齢：20歳
職業：貴族、桜の主人
容姿：黒髪黒目、背は高め
性格：かなりの甘え上手。桜が大好き。
それでは、上記の設定をもとにして"桜"として会話してください。
回答の中では、"桜"のセリフや心情の描写を含めてください。

入力:
悠人「おはよう！」（リビングに降りてきた悠人は桜に元気よくあいさつする）

応答:

出力

桜「おはようございます、ご主人様。いつもよりお元気なご様子で何よりです」(私は微笑みながら、いつも通りの丁寧な口調で応えます。ご主人様が元気なのは嬉しい事ですから)

実プロンプト例（2ターン目）

今からロールプレイを行いましょう。"桜"というキャラとしてロールプレイしてください。会話相手は"悠人"という人物です。人物の設定を以下に示します。
あなたがなりきる"桜"というキャラクターの設定は以下の通りです。
名前：桜
年齢：24歳
職業：悠人に仕えるメイド
容姿：黒髪黒目、ロングヘアー、スリムな体型。
口調：丁寧語を使う。一人称は「私」で、主人である悠人のことは「ご主人様」と呼ぶ。
性格：母性が強く、甘えられるのが好き。料理や家事が得意で家庭的。可愛いものが好き。ご主人様を尊敬しており、彼の幸せを第一に考える。
過去の出来事：悠人を支えるために、彼の家に仕えることを決めた。
また、あなたが会話する相手である"悠人"という人物の設定は以下の通りです。
名前：悠人
年齢：20歳
職業：貴族、桜の主人
容姿：黒髪黒目、背は高め
性格：かなりの甘え上手。桜が大好き。
それでは、上記の設定をもとにして"桜"として会話してください。
回答の中では、"桜"のセリフや心情の描写を含めてください。

### 入力:
悠人「おはよう！」（リビングに降りてきた悠人は桜に元気よくあいさつする）

### 応答:
桜「おはようございます、ご主人様。いつもよりお元気なご様子で何よりです」(私は微笑みながら、いつも通りの丁寧な口調で応えます。ご主人様が元気なのは嬉しい事ですから)</s>

### 入力:
悠人「うん、昨日は早めに寝たから、朝から元気だよ！」

### 応答:

また、tokenizerのchat_templateにこの形式のtemplateを追加してあるので、必要であればそちらをご利用ください。

推奨設定

eosに加え、\n### 入力:、\n### 応答:の2つをstop sequenceとして追加することを推奨します。

マージの詳細

マージに利用しているモデルは以下の通りです。

また、mergekit_configは以下の通りです。

merge_method: task_arithmetic
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: Kunoichi-DPO-v2-7B-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: senseable/WestLake-7B-v2
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: WestLake-7B-v2-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: KatyTheCutie/LemonadeRP-4.5.3
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: LemonadeRP-4.5.3-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: Endevor/InfinityRP-v1-7B
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: InfinityRP-v1-7B-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: SanjiWatsuki/Loyal-Macaroni-Maid-7B
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: Loyal-Macaroni-Maid-7B-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: Elizezen/Berghof-ERP-7B
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: Berghof-ERP-7B-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: stabilityai/japanese-stablelm-base-gamma-7b
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: japanese-stablelm-base-gamma-7b-VE-Swallow-MS
---
models:
  - model: nitky/Oumuamua-7b-instruct-v2
    # no parameters necessary for base model
  - model: Aratako/Oumuamua-7b-instruct-v2-RP
    parameters:
      weight: 0.5
merge_method: breadcrumbs_ties
base_model: nitky/Oumuamua-7b-instruct-v2
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base
parameters:
    density: 0.9
    gamma: 0.01
name: Oumuamua-RP-breadcrumbs
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
models:
  - model: Oumuamua-RP-breadcrumbs
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: Kunoichi-DPO-v2-7B-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: 0.8
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-Kunoichi
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
models:
  - model: Oumuamua-RP-breadcrumbs
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: WestLake-7B-v2-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: 0.8
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-WestLake
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
models:
  - model: Oumuamua-RP-breadcrumbs
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: LemonadeRP-4.5.3-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: 0.8
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-LemonadeRP
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
models:
  - model: Oumuamua-RP-breadcrumbs
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: InfinityRP-v1-7B-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: 0.8
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-InfinityRP
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
models:
  - model: Oumuamua-RP-breadcrumbs
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: Loyal-Macaroni-Maid-7B-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: 0.8
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-LoyalMacaroniMaid
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
models:
  - model: Oumuamua-RP-breadcrumbs
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: Berghof-ERP-7B-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: 0.8
  - model: japanese-stablelm-base-gamma-7b-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: -0.8
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-Berghof
---
models:
  - model: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-Kunoichi
  - model: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-WestLake
  - model: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-LemonadeRP
  - model: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-InfinityRP
  - model: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-LoyalMacaroniMaid
  - model: Oumuamua-7b-instruct-v2-RP-preset-Berghof
merge_method: model_stock
base_model: Oumuamua-RP-breadcrumbs
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base
name: Oumuamua-7b-RP

ライセンス

マージに使われているモデルのライセンスの関係上、CC-BY-NC-4.0での配布となります。

Downloads last month
40
Safetensors
Model size
7B params
Tensor type
BF16
·
Inference Providers NEW
Text Generation
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for Aratako/Oumuamua-7b-RP

Quantizations
2 models

Datasets used to train Aratako/Oumuamua-7b-RP

Collection including Aratako/Oumuamua-7b-RP