Spaetzle V60 7b

🚀 Spaetzle-v60-7b

このモデルは、英語とドイツ語のローカルタスクに適した妥協点を見出すことを目的とした、進歩的な（主にdare - tiesですが、slerpなども含む）マージモデルです。

Spaetzle-v60-7bは、LazyMergekitを使用して以下のモデルをマージしたものです。

• abideen/AlphaMonarch-dora
• cstr/Spaetzle-v58-7b

📊 ベンチマーク

これまでのところ、性能は良好です。例えば、EQ - Benchでは、Score (v2_de): 65.08 (Parseable: 171.0)を得ています。

Occiglot Euro LLM Leaderboardからのデータ:

また、int4 - inc量子化バージョンについては、Low-bit Quantized Open LLM Leaderboardからのデータ:

コンタミネーションチェック結果（参照モデル: Mistral instruct 7b v0.1）:

• MMLU: 結果 < 0.1, %: 0.19
• TruthfulQA: 結果 < 0.1, %: 0.34
• GSM8k: 結果 < 0.1, %: 0.39

🧩 設定

models:
  - model: cstr/Spaetzle-v58-7b
    # ベースモデルにはパラメータは必要ありません
  - model: abideen/AlphaMonarch-dora
    parameters:
      density: 0.60
      weight: 0.30
merge_method: dare_ties
base_model: cstr/Spaetzle-v58-7b
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16
random_seed: 0
tokenizer_source: base

💻 使用例

基本的な使用法

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "cstr/Spaetzle-v60-7b"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

📄 ライセンス

このモデルはcc-by-nc-4.0ライセンスの下で提供されています。