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SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated

多语言模型合并实现角色扮演与写作能力增强

SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated项目通过mergekit工具多步骤合并多种预训练语言模型,提升模型整体性能及角色扮演功能。该项目结合Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B等模型,采用线性和任务算术方法,并注入35% RP-Mix向量方向,增强角色扮演与叙事能力,同时保留Meta's Llama-3-Instruct微调特质,提升人机交互体验。

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1 - 基于Llama 3.1的日英双语大语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1 Swallow大语言模型开源项目指令微调日语能力模型评估基准
Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct是一个基于Meta Llama 3.1持续预训练的日英双语大语言模型。模型使用2000亿个来自日语网络语料库、维基百科、数学和编程领域的token进行训练,并通过日语合成数据进行指令微调。在日语能力显著提升的同时保持了原有的英语水平,各项基准测试表现优异。该模型适合需要高质量日英双语理解和生成的应用场景。
Stellar-Odyssey-12b-v0.0 - 语言模型合并的先锋工具
GithubHuggingfaceStellar Odysseymergekittransformers合并模型开源项目模型语言模型
Stellar Odyssey 12b v0.0项目使用mergekit和della_linear方法,将Mistral-Nemo-Base-2407与MN-12B系列等多个语言模型成功整合,结合不同模型的特点,提高了性能表现。目前项目处于测试阶段,在此感谢AuriAetherwiing的技术支持。
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 - 结合多模型优势的文本生成解决方案,增强任务表现
GithubHuggingfaceLazyMergekitNeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1准确率开源项目文本生成模型模型合并
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 是一种通过融合ChimeraLlama-3-8B-v2、llama-3-stella-8B和llama-3-merged-linear等模型,借助LazyMergekit技术,提升了文本生成任务精确度的开源项目。适用于0-Shot和多次尝试测试,表现出出色的任务表现,严格准确率达43.71%。项目易于集成,支持多种量化配置,适合多种平台应用。
Llama-3-8B-Ultra-Instruct-SaltSprinkle - 文本生成与多任务性能提升的融合模型
AI推理挑战DAREGithubHellaSwagHuggingfacemergekittext-generation开源项目模型
项目利用DARE TIES方法融合NousResearch与Dampfinchen模型,提升文本生成和推理性能。在AI2推理和HellaSwag测试中表现突出,准确率分别为61.35%和77.76%。项目增强了模型的推理能力及德语和故事生成的效果。需注意,该模型可能生成有害内容,用户使用时自行承担责任。详细结果可在Open LLM Leaderboard查看。
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。
L-MChat-7b - 合并技术提升文本生成能力
GithubHugging FaceHuggingfaceL-MChat-7b人工智能开源项目文本生成模型模型合并
该项目通过结合Nexusflow/Starling-LM-7B-beta和FuseAI/FuseChat-7B-VaRM模型,并采用SLERP方法提升了文本生成性能。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag等数据集上表现突出,最高达到84.59%的归一化准确率,适用于多种智能文本生成任务。项目配置灵活、易于集成,是用户寻找高性能生成模型的理想选择。
Midnight-Miqu-70B-v1.5 - 多功能文本生成和角色扮演模型
GithubHuggingfaceMidnight Miqu-70B-v1.5开源项目情感合并文本生成模型角色扮演非监督学习
Midnight-Miqu-70B-v1.5通过DARE线性合并技术,结合了两个基础模型的优点,适用于角色扮演和文本生成任务。该模型在基准测试中显示出良好表现,比如IFEval的严格准确度为61.18,BBH测试为38.54的标准化准确率。模型支持多种量化格式,允许个性化配置和调整,以提升使用体验。请注意,该模型的使用许可仅限个人用途。
Llama-3SOME-8B-v1-GGUF - 经过小说写作训练优化的轻量级语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3SOME人工智能开源项目文本生成模型炼丹语言模型
Llama-3SOME-8B-v1是基于Llama-3-Soliloquy-8B训练的语言模型,主要专注于小说创作。模型支持角色对话、场景叙述等多种写作形式,能保持长文本的连贯性和故事性。提供8bpw、6bpw、4bpw等多种量化版本,满足不同设备的运行需求。
Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1 - 跨语言文本生成模型,强化日语能力
GithubHuggingfaceSwallow-MX-8x7b-NVE-v0.1开源项目日语数据模型模型性能训练数据集语言模型
Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1基于Mixtral-8x7B-Instruct持续预训练,增加了日语数据模块,提升了多语言文本生成性能。该模型在日文常识问答和翻译任务中表现突出,发布于Apache-2.0开源许可证下。该版本仍在开发中,提醒注意输出的安全性。项目由ABCI计划支持,适用于多语言自然语言处理任务。
mergekit - 合并预训练语言模型的工具
GPT-NeoXGithubHugging FaceLlamamergekit开源项目模型融合
MergeKit是一款合并预训练语言模型的工具,支持Llama、Mistral、GPT-NeoX等多种模型。该工具采用先进的方法,在资源有限的情况下执行复杂的合并操作。MergeKit可以在CPU或最低8GB VRAM环境下运行,支持多种合并算法,如线性插值、任务算术、TIES等。还提供图形用户界面并集成到Hugging Face Spaces,简化了模型合并流程。
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