Llama3 8B Slerp Med Chinese

🚀 llama3-8B-slerp-med-chinese

llama3-8B-slerp-med-chinese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、異なるモデルの特性を融合し、多言語での医療関連の自然言語処理タスクに役立ちます。

タグ

• merge
• mergekit
• lazymergekit
• winninghealth/WiNGPT2-Llama-3-8B-Base
• johnsnowlabs/JSL-MedLlama-3-8B-v1.0

ベースモデル

• winninghealth/WiNGPT2-Llama-3-8B-Base
• johnsnowlabs/JSL-MedLlama-3-8B-v1.0

ライセンス

llama3

言語

• zh
• en
• fr

🚀 クイックスタート

llama3-8B-slerp-med-chineseは、以下のモデルをLazyMergekitを使用してマージしたものです。

• winninghealth/WiNGPT2-Llama-3-8B-Base
• johnsnowlabs/JSL-MedLlama-3-8B-v1.0

🧩 設定

slices:
  - sources:
      - model: winninghealth/WiNGPT2-Llama-3-8B-Base
        layer_range: [0,32]
      - model: johnsnowlabs/JSL-MedLlama-3-8B-v1.0
        layer_range: [0,32]
merge_method: slerp
base_model: winninghealth/WiNGPT2-Llama-3-8B-Base
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.5, 0.5, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.5, 0.5, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 使用例

基本的な使用法

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "shanchen/llama3-8B-slerp-med-chinese"
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"])