Yamshadowexperiment28 7B

🚀 🧪 YamshadowExperiment28-7B

YamshadowExperiment28-7B是一个自动化合并的模型，在2024年4月8日的Open LLM排行榜上，它是表现最佳的7B模型。不过使用时需谨慎，因为它很可能在基准测试上出现了过拟合。

🚀 快速开始

YamshadowExperiment28-7B由 Maxime Labonne 使用以下配置自动合并而成：

• automerger/YamShadow-7B
• yam-peleg/Experiment28-7B

✨ 主要特性

• 上下文窗口：该模型使用8k的上下文窗口。建议使用Alpaca聊天模板（在LM Studio中完美运行）。
• 可能的问题：模型有时会崩溃并输出大量的 "INST"。根据经验，它在Open LLM排行榜上的出色表现可能是过拟合的迹象。

📦 安装指南

在使用该模型前，你需要安装必要的库：

!pip install -qU transformers accelerate

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "automerger/YamshadowExperiment28-7B"
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"])

📚 详细文档

量化模型

• GGUF：https://huggingface.co/automerger/YamshadowExperiment28-7B-GGUF

评估

Open LLM排行榜

YamshadowExperiment28-7B在2024年4月8日的Open LLM排行榜上是表现最佳的7B模型。

EQ-bench

感谢 Samuel J. Paech 热心进行的评估。

Nous

使用 LLM AutoEval 进行评估。完整排行榜见 此处。

模型家族树

配置

slices:
  - sources:
      - model: automerger/YamShadow-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: yam-peleg/Experiment28-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: automerger/YamShadow-7B
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16
random_seed: 0

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。