Qwen2.5 7B HomerFuse NerdExp

🚀 ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp

ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp 是一款強大且經過精細調優的人工智能模型。它基於 HomerSlerp6-7B 構建，並融合了多個基於 Qwen2.5-7B 的模型，獨特地結合了推理能力、創造力和更深入的對話能力。這是一個 實驗性的融合模型，旨在為各種應用場景帶來 高度的適應性、豐富的知識儲備 和 引人入勝的回應。

🚀 快速開始

本模型可通過以下不同方式快速使用：

🔥 Ollama（快速推理）

你可以使用 Ollama 直接運行模型進行測試：

ollama run hf.co/ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp-Q4_K_M-GGUF

🤗 Hugging Face Transformers（Python）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
import torch

model_name = "ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp"

# 加載分詞器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="auto"
)

# 初始化文本生成管道
text_generator = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# 示例提示
prompt = "Describe the significance of AI ethics in modern technology."

# 生成輸出
outputs = text_generator(
    prompt,
    max_new_tokens=200,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_k=50,
    top_p=0.95
)

print(outputs[0]["generated_text"])

✨ 主要特性

• 平衡融合：精心校準的推理、事實準確性和表達深度的融合。
• 無審查知識：適用於學術、技術和探索性對話。
• 增強的上下文保留：非常適合長篇討論和深入分析。
• 多樣化應用：能夠處理創意寫作、角色扮演和解決問題等任務。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，可參考快速開始部分的使用方法。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
import torch

model_name = "ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp"

# 加載分詞器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="auto"
)

# 初始化文本生成管道
text_generator = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# 示例提示
prompt = "Describe the significance of AI ethics in modern technology."

# 生成輸出
outputs = text_generator(
    prompt,
    max_new_tokens=200,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_k=50,
    top_p=0.95
)

print(outputs[0]["generated_text"])

📚 詳細文檔

🛠 合併詳情

• 合併方法：model_stock
• 基礎模型：allknowingroger/HomerSlerp6-7B
• 數據類型：bfloat16
• 分詞器來源：allknowingroger/HomerSlerp6-7B

🔗 合併的模型

此融合模型精心挑選了多個模型，以增強 通用智能、技術深度 和 角色扮演能力：

⚙ 配置

name: ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp
base_model: allknowingroger/HomerSlerp6-7B
dtype: bfloat16
merge_method: model_stock
models:
  - model: jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0
  - model: bunnycore/Blabbertron-1.0
  - model: bunnycore/Qwen2.5-7B-Fuse-Exp
  - model: Xiaojian9992024/Qwen2.5-Dyanka-7B-Preview
tokenizer_source: allknowingroger/HomerSlerp6-7B

🔧 技術細節

本模型在推理、數學和對話等多個領域表現出色，評估結果將在測試後更新。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

💡 使用建議

為了獲得最佳性能，請確保：

• 使用正確的分詞器：allknowingroger/HomerSlerp6-7B
• 採用 逐步推進的方法 微調用於邏輯推理的提示。
• 在交互式環境中使用模型進行 長篇討論。

🎯 未來計劃

• 🚀 針對 多輪對話 和 零樣本推理 進行進一步優化。
• 🧠 改進知識蒸餾，以提高 事實一致性。
• 🎭 增強 角色深度扮演，提升表達能力。

📢 反饋與貢獻

這是一個 開放項目，你的反饋非常寶貴！ 💬 請在 Hugging Face 上 留下評論 或 開啟討論。

❤️ 致謝

衷心感謝 所有貢獻者和模型創建者 以及 Hugging Face的mergekit社區，感謝你們推動了人工智能模型融合的邊界！