Blurdus 7b V0.1

🚀 Blurdus-7b-v0.1

Blurdus-7b-v0.1は、LazyMergekitを使用して以下のモデルをマージしたものです。このモデルは、自然言語処理のタスクにおいて高い性能を発揮します。

• 222gate/Blurred-Beagle-7b-slerp
• 222gate/BrurryDog-7b-v0.1
• liminerity/Blur-7b-v1.21

🚀 クイックスタート

Blurdus-7b-v0.1を使用することで、自然言語処理のタスクを効率的に行うことができます。以下のセクションでは、モデルの設定、使用方法、評価結果について説明します。

✨ 主な機能

• 複数のモデルをマージした高性能な言語モデル。
• 自然言語処理のタスクに適用可能。
• 高い精度でのテキスト生成が可能。

📦 インストール

以下のコマンドを使用して、必要なライブラリをインストールします。

!pip install -qU transformers accelerate

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "222gate/Blurdus-7b-v0.1"
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"])

📚 ドキュメント

🧩 設定

以下は、Blurdus-7b-v0.1の設定例です。

models:
  - model: 222gate/Blurred-Beagle-7b-slerp
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.1] # density gradient
      weight: 1.0
  - model: 222gate/BrurryDog-7b-v0.1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: [0, 0.3, 0.7, 1] # weight gradient
  - model: liminerity/Blur-7b-v1.21
    parameters:
      density: 0.33
      weight:
        - filter: mlp
          value: 0.5
        - value: 0
merge_method: ties
base_model: udkai/Turdus
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

詳細な評価結果はこちらで確認できます。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。