Qwen2.5 7B HomerFuse NerdExp

🚀 ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp

ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp は、HomerSlerp6-7B をベースに構築された強力で微調整されたAIモデルです。Qwen2.5-7Bベースのモデル を融合させることで、独自の推論能力、創造性、会話の深みを備えたモデルとなっています。このモデルは、幅広いユースケースに対して 高い適応性、深い知識、魅力的な応答 を提供するための 実験的な融合モデル です。

🚀 クイックスタート

このモデルは、様々な分野での利用が可能です。以下に、使用方法の例を示します。

✨ 主な機能

• バランスの取れた融合：推論能力、事実の正確性、表現の深みがバランスよく融合されています。
• 無制限の知識：学術的、技術的、探究的な会話に適しています。
• 強化されたコンテキスト保持：長文の議論や詳細な分析に最適です。
• 多様なアプリケーション：創作的な文章作成、ロールプレイ、問題解決タスクなどを処理できます。

📦 インストール

🔥 Ollama (クイック推論)

Ollama を使用してモデルを直接テストすることができます。

ollama run hf.co/ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp-Q4_K_M-GGUF

🤗 Hugging Face Transformers (Python)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
import torch

model_name = "ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp"

# トークナイザーとモデルの読み込み
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="auto"
)

# テキスト生成パイプラインの初期化
text_generator = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# プロンプトの例
prompt = "Describe the significance of AI ethics in modern technology."

# 出力の生成
outputs = text_generator(
    prompt,
    max_new_tokens=200,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_k=50,
    top_p=0.95
)

print(outputs[0]["generated_text"])

📚 ドキュメント

🔗 マージの詳細

• マージ方法：model_stock
• ベースモデル：allknowingroger/HomerSlerp6-7B
• データタイプ：bfloat16
• トークナイザーのソース：allknowingroger/HomerSlerp6-7B

🔗 マージされたモデル

この融合には、一般的な知能、技術的な深さ、ロールプレイ能力 を強化するために慎重に選択されたモデルが含まれています。

⚙ 設定

name: ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp
base_model: allknowingroger/HomerSlerp6-7B
dtype: bfloat16
merge_method: model_stock
models:
  - model: jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0
  - model: bunnycore/Blabbertron-1.0
  - model: bunnycore/Qwen2.5-7B-Fuse-Exp
  - model: Xiaojian9992024/Qwen2.5-Dyanka-7B-Preview
tokenizer_source: allknowingroger/HomerSlerp6-7B

🔧 技術詳細

このモデルは、様々な分野で 非常に優れた性能 を発揮するように設計されており、推論、数学、会話などの分野での評価結果は、テスト後に更新されます。

💡 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
import torch

model_name = "ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp"

# トークナイザーとモデルの読み込み
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="auto"
)

# テキスト生成パイプラインの初期化
text_generator = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# プロンプトの例
prompt = "Describe the significance of AI ethics in modern technology."

# 出力の生成
outputs = text_generator(
    prompt,
    max_new_tokens=200,
    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、Apache-2.0 ライセンスの下で提供されています。

🔥 使用上の推奨事項

最高の性能を得るためには、以下のことを確認してください。

• 正しいトークナイザーを使用する：allknowingroger/HomerSlerp6-7B
• 論理的な推論のためのプロンプトを ステップバイステップのアプローチ で微調整する。
• 長文の議論 のために、対話的な設定でモデルを利用する。

🎯 将来の計画

• 🚀 マルチターンの対話 と ゼロショット推論 のためのさらなる最適化。
• 🧠 事実の一貫性 のための知識蒸留の改善。
• 🎭 より良い表現力で キャラクターのロールプレイの深さ を強化する。

📢 フィードバックと貢献

これは オープンなプロジェクト であり、あなたのフィードバックは非常に貴重です！
💬 Hugging Face で レビューを残す か、ディスカッションを開く ことができます。

❤️ 謝辞

AIモデルのマージの限界を広げるために貢献してくれた すべての貢献者とモデル作成者、そして Hugging Faceのmergekitコミュニティ に大きな感謝を送ります！