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M7 7b

liminerityによって開発
M7-7bは、mergekitツールを使用して複数の7Bパラメータ規模のモデルを融合する実験的なプロジェクトで、異なるモデルの長所を統合して性能を向上させることを目的としています。
ダウンロード数 8,909
リリース時間 : 3/7/2024

モデル概要

このモデルは、slerp方法を用いて、liminerity/merge4やliminerity/merge2などの複数の7Bパラメータのモデルを融合し、異なるモデルの長所を統合することで、より強力な性能を実現しています。

モデル特徴

多モデル融合
slerp方法を通じて複数の7Bパラメータモデルを融合し、異なるモデルの長所を統合します。
階層的パラメータ設定
self_attnとmlp層に対して異なる融合パラメータ設定を採用しています。
実験的アーキテクチャ
革新的なモデル融合戦略を採用して、性能向上の可能性を探索しています。

モデル能力

テキスト生成
言語理解
マルチタスク処理

使用事例

自然言語処理
テキスト生成
首尾一貫した論理的なテキスト内容を生成します。
質問応答システム
知識ベースの質問応答アプリケーションを構築します。
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