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M7-7b

第三方开源项目的模型合并和性能优化

M7-7b项目通过mergekit工具和slerp方法实现多个语言模型的高效合并与优化。项目提供了丰富的技术细节,包括参数设置、数据类型和合并流程等,帮助开发者在模型性能提升和应用中获得实用指导。结合liminerity/merge等模型的实例解析,展示了开源项目在AI模型整合中的创新应用,适合对模型合并技术有兴趣的专业人士了解和研究。

Llama-3-8b-ita-ties-pro - 通过Mergekit实现的意大利语LLM模型合并及性能评价
GithubHuggingfaceLlama-3-8b-ita-ties-proMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目性能评估意大利LLM模型模型合并
本项目结合Mergekit工具,采用TIES方法合并了意大利语的LLM模型,虽未超越现有最佳模型,但达到了满意的效果。详细性能请参阅意大利语言模型排行榜。合并过程涉及DeepMount00/Llama-3-8b-Ita和swap-uniba/LLaMAntino-3-ANITA-8B-Inst-DPO-ITA,基准模型为meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct。模型合并使用bfloat16数据类型,并对参数如密度和权重进行了优化。
MistralRP-Noromaid-NSFW-Mistral-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的角色扮演与NSFW模型合并项目
GithubHuggingfaceMistralmergekit开源项目模型模型合并语言模型预训练
这是一个使用mergekit工具开发的模型融合项目,通过SLERP方法将Mistral-RP和NSFW-Noromaid两个预训练模型合并。项目采用Alpaca提示模板,整合了角色扮演与NSFW内容特性,适用于相关场景的语言生成任务。
mpt-7b - 高性能开源大语言模型
GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理
MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。
FuseAI - 多模型知识融合提升大语言模型性能
FuseChatFuseLLMGithub大语言模型开源模型开源项目知识融合
FuseAI项目通过知识融合技术整合多个开源大语言模型的优势,开发出高性能新模型。FuseChat-7B-VaRM在MT-Bench评测中得分8.22,超过多个知名对话模型;FuseLLM-7B在多项任务中表现优于Llama-2-7B。该项目为大语言模型研究提供了新的发展方向。
NeuralMonarch-7B - 基于Mistral架构的7B参数大语言模型在多项基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfaceNeuralMonarch-7B人工智能模型开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
NeuralMonarch-7B是基于Monarch-7B开发的开源语言模型,通过DPO技术微调并使用LazyMergekit整合多个基础模型。在Nous基准测试中获得62.73分的平均成绩,支持8k上下文窗口,专注于指令理解和逻辑推理能力。模型提供GGUF量化版本,可用于聊天及推理等多种应用场景。
mistral-ft-optimized-1227 - 多基础模型融合优化的Mistral模型用于下游任务微调
GithubHuggingfaceMistral-7B下游任务开源模型开源项目性能优化模型模型合并
该模型通过层级SLERP技术融合了OpenHermes、Neural Chat、MetaMath和OpenChat等基础模型,作为Mistral模型的优化版本,可用于多种下游任务的微调和开发
llm-compiler-7b - 一种用于增强代码优化的先进语言模型
GithubHuggingfaceLLVMMeta Large Language Model Compiler代码优化开源开源项目模型编译器优化
Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型,基于Code Llama构建,提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本,能够预测LLVM优化效果,在代码优化与反汇编任务中表现优异,实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途,助力开发者提高代码优化效率。
Sakura-SOLAR-Instruct-CarbonVillain-en-10.7B-v2-slerp - 通过LazyMergekit实现模型融合,探索AI创新应用
CarbonVillain-en-10.7B-v2GithubHuggingfaceLazyMergekitNeuralPipe-7B-slerpSakura-SOLAR-Instruct开源项目模型模型融合
NeuralPipe-7B-slerp项目使用LazyMergekit将CarbonVillain-en-10.7B-v2与Sakura-SOLAR-Instruct模型相结合,提供优化的AI解决方案。采用slerp方法实现模型层的组合与自然文本生成,适合多种应用场景。其高效的浮点16位数据类型和自适应设备映射提升性能表现,为AI开发者提供有力支持。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
MGM-7B - 基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型
GithubHuggingfaceMGM-7B人工智能图像理解多模态模型大语言模型开源项目模型
MGM-7B是基于LLaMA架构开发的多模态语言模型,通过Vicuna模型微调实现高清图像理解和生成能力。作为MGM系列的组成部分,该开源项目提供了从2B到34B多个参数规模版本,支持密集模型和MoE模型架构。模型使用多模态指令数据集训练,适用于计算机视觉和自然语言处理研究。
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