Moonlight-L3-15B-v2-64k

改进高效上下文处理增强模型稳定性

新版本显著提升了上下文处理能力，并通过64K上下文微调和精细指令模板，输出更连贯和富有创意。新版本成功消除了幻觉问题，增强了对提示的准确理解，并在角色扮演数据集上进行了微调，适用于角色扮演和图像提示生成。用户可体验类似Character.ai的效果，并通过反馈机制推动进一步优化。

图像生成角色扮演微调Huggingface上下文开源项目模型GithubMoonLight-L3-15B-V2-64K

Hugging Face

Moonlight-L3-15B-v2-64K 项目介绍

项目背景

Moonlight-L3-15B-v2-64K 是一个人工智能模型项目，旨在通过精心调整和大量数据的训练，提升模型的表现能力。针对上一版本（v2）存在的问题，该项目进行了优化更新，也欢迎用户反馈，以便进一步改进。

图像展示

项目的页面包含了一幅代表性的图像，让人更直观地了解模型能力的展现。

项目增强功能

细化调整

该模型经过了在不同的角色扮演（RP）数据表和一些复杂含义的数据表上的细化调整。通过这些调整，模型在理解和生成文本方面的能力得到了显著提升。

64K 上下文

模型基于 Ttimofeyka 的 Llama-3-15B-64k 指导数据进行了调整，支持64k的上下文处理能力。这意味着模型能够处理更长的文本输入，使其在许多应用中具有更大的灵活性和实用性。

指导示例模板

项目提供了默认的 llama3 指导和上下文预设，并附上了使用的具体指导链接，供用户参考以充分利用模型的潜力。

采样器设置

该模型提供了两种主要模式的参数设置：

创意模式

这种模式下，模型的创造力被释放，适合生成更具创意的内容。

温度(Temp)：1.2
最小概率(Min P)：0.01
重复罚则(Repetition Penalty)：1.05

精确模式

这种模式强调输出的准确性与逻辑性。

温度(Temp)：0.6 - 0.8
最小概率(Min P)：0.1
重复罚则(Repetition Penalty)：1.1

主要特色

64k 支持：能够处理长文本输入，经由32k数据表细化调整。
角色扮演能力：可以自动模拟非玩家角色（NPC）的对话。
高创造性输出：类似 OpenCrystal 12B，但更具连贯性。
出色的逻辑性：依靠15B参数模型，提供更理性的响应。
无错觉生成：确保输出准确可靠，适用于图像提示生成和总结。

系统提示

模型设计了一个详细的系统提示，指导如何逐步发展情节、保持角色一致性，以及通过生动、详尽的描述使故事更具沉浸感和吸引力。

用户反馈

为了进一步提升模型质量，项目团队邀请用户在指定链接上提供使用反馈，以便不断优化模型表现。

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