MT Gen10 Gemma 2 9B

🚀 モデルマージ

このプロジェクトは、mergekit を使用して事前学習済み言語モデルをマージした成果物です。マージにより、複数のモデルの特性を組み合わせ、新たなモデルを生成しています。

📚 ドキュメント

マージの詳細

マージ方法

このモデルは、DARE TIES マージ方法を用いて作成されました。ベースモデルとして zelk12/MT-Gen6fix-gemma-2-9B を使用しています。

マージに使用されたモデル

以下のモデルがマージに含まれています。

• Sorawiz/Gemma-9B-Chat
• zelk12/MT1-Gen7-gemma-2-9B
• zelk12/MT-Merge6-gemma-2-9B
• IlyaGusev/gemma-2-9b-it-abliterated
• TheDrummer/Tiger-Gemma-9B-v3

設定

このモデルを生成するために使用されたYAML設定は以下の通りです。

models:
  - model: zelk12/MT-Gen6fix-gemma-2-9B
    #no parameters necessary for base model
  - model: TheDrummer/Tiger-Gemma-9B-v3
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: Sorawiz/Gemma-9B-Chat
    parameters:
      density: 0.61
      weight: 0.5
  - model: IlyaGusev/gemma-2-9b-it-abliterated
    parameters:
      density: 0.68
      weight: 0.5
  - model: zelk12/MT-Merge6-gemma-2-9B
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 0.5
  - model: zelk12/MT1-Gen7-gemma-2-9B
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 0.5

merge_method: dare_ties
base_model: zelk12/MT-Gen6fix-gemma-2-9B
parameters:
  normalize: true
dtype: bfloat16

モデル情報

注意事項

⚠️ 重要提示

このモデルはマージにより生成されたものであり、各ベースモデルの特性を反映しています。使用する際には、各ベースモデルのライセンスや制限事項を確認してください。

💡 使用建议

マージ設定を変更することで、異なる特性を持つモデルを生成することができます。YAML設定ファイルのパラメータを調整して、最適なモデルを探索してみてください。