BuddyGlassUncensored2025.4オープンソース融合モデル - 複数モデルを統合してより強力な機能を実現

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Buddyglassuncensored2025.4

Developed by darkc0de

これはMistral-Small-24B-Instruct-2501に基づく融合モデルで、DARE TIES融合方法を採用し、複数の24Bパラメータ規模のモデルを統合しています。

大規模言語モデル

Transformers

#多モデル融合 #指令微調整最適化 #24Bパラメータ規模

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Release Time : 3/2/2025

Model Overview

このモデルは複数の24Bパラメータ規模のモデルを融合して作成され、各モデルの長所を組み合わせ、より強力な言語理解と生成能力を提供することを目的としています。

Model Features

多モデル融合

DARE TIES方法により複数の24Bパラメータモデルを融合し、各モデルの長所を組み合わせます。

指令追従

Mistral-Small-Instructモデルに基づき、複雑な指令の理解と実行に長けています。

大規模パラメータ

24Bパラメータ規模が強力な言語理解と生成能力を提供します。

Model Capabilities

テキスト生成

対話システム

指令理解と実行

多輪対話

コンテンツ作成

Use Cases

対話システム

スマートカスタマーサービス

複雑なユーザークエリを理解できるカスタマーサービスシステムの構築に使用します。

正確で自然な回答を提供します。

コンテンツ作成

記事生成

プロンプトに基づいて高品質の記事コンテンツを生成します。

首尾一貫した論理的な長文テキストを生成します。

🚀 モデルマージプロジェクト

このプロジェクトは、事前学習された言語モデルをmergekitを使ってマージするものです。マージにより、新しい特性や性能を備えたモデルを生成します。

🚀 クイックスタート

このマージモデルは、transformersライブラリを使用して操作できます。以下に関連情報を示します。

属性	详情
ベースモデル	mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501、huihui-ai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-abliterated、TheDrummer/Cydonia-24B-v2、huihui-ai/Arcee-Blitz-abliterated、cognitivecomputations/Dolphin3.0-Mistral-24B
ライブラリ名	transformers
タグ	mergekit、merge

✨ 主な機能

このマージモデルは、複数の事前学習モデルの特性を統合することで、多様なタスクに対応できる柔軟性を備えています。

📚 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マージ方法を使用し、mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501をベースにマージされています。

マージされたモデル

以下のモデルがマージに含まれています。

設定

このモデルを生成するために使用されたYAML設定は次の通りです。

models:
  - model: cognitivecomputations/Dolphin3.0-Mistral-24B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: huihui-ai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-abliterated
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: TheDrummer/Cydonia-24B-v2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: huihui-ai/Arcee-Blitz-abliterated
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5

    
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float16