Yamshadowexperiment28 7B

🚀 🧪 YamshadowExperiment28-7B

YamshadowExperiment28-7B是一個自動化合並的模型，在2024年4月8日的Open LLM排行榜上，它是表現最佳的7B模型。不過使用時需謹慎，因為它很可能在基準測試上出現了過擬合。

🚀 快速開始

YamshadowExperiment28-7B由 Maxime Labonne 使用以下配置自動合併而成：

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

✨ 主要特性

• 上下文窗口：該模型使用8k的上下文窗口。建議使用Alpaca聊天模板（在LM Studio中完美運行）。
• 可能的問題：模型有時會崩潰並輸出大量的 "INST"。根據經驗，它在Open LLM排行榜上的出色表現可能是過擬合的跡象。

📦 安裝指南

在使用該模型前，你需要安裝必要的庫：

!pip install -qU transformers accelerate

💻 使用示例

基礎用法

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"])

📚 詳細文檔

量化模型

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

評估

Open LLM排行榜

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

EQ-bench

感謝 Samuel J. Paech 熱心進行的評估。

Nous

使用 LLM AutoEval 進行評估。完整排行榜見 此處。

模型家族樹

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

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。