Dirty Muse Writer V01 Uncensored Erotica NSFW

🚀 預訓練語言模型合併項目

本項目是使用預訓練語言模型進行合併的成果，藉助 mergekit 工具實現，旨在融合多個模型的優勢，提升模型的性能和適用性。

🚀 快速開始

本項目主要是對預訓練語言模型進行合併操作。若你想使用此合併模型，可按照以下步驟進行：

1. 確保你已安裝 transformers 庫，它是本項目使用的主要庫。
2. 依據下方的配置信息，使用 mergekit 工具進行模型合併。

✨ 主要特性

• 多模型融合：將多個預訓練語言模型進行合併，整合不同模型的優勢。
• 特定合併方法：採用 TIES 合併方法，以 Mantis2024/Dirty-Shirley-Writer-v2-9B-Uncensored 為基礎模型進行合併。

📦 安裝指南

安裝 transformers 庫，可使用以下命令：

pip install transformers

📚 詳細文檔

合併詳情

合併方法

本模型採用 TIES 合併方法，以 Mantis2024/Dirty-Shirley-Writer-v2-9B-Uncensored 作為基礎模型進行合併。

參與合併的模型

以下模型參與了合併：

• IlyaGusev/gemma-2-9b-it-abliterated
• nerdigent/Darkest-muse-v1-lorablated-v2

配置信息

以下是用於生成此模型的 YAML 配置：

models:
  - model: Mantis2024/Dirty-Shirley-Writer-v2-9B-Uncensored
    # 基礎模型無需參數
  - model: nerdigent/Darkest-muse-v1-lorablated-v2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: IlyaGusev/gemma-2-9b-it-abliterated
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.3
merge_method: ties
base_model: Mantis2024/Dirty-Shirley-Writer-v2-9B-Uncensored
parameters:
  normalize: true
dtype: float16

🔧 技術細節

本項目使用 transformers 庫和 mergekit 工具進行模型合併。mergekit 提供了多種合併方法，本項目選用了 TIES 方法。該方法通過特定的算法將多個模型的參數進行融合，以達到提升模型性能的目的。在配置文件中，我們為每個參與合併的模型設置了不同的密度和權重參數，這些參數會影響模型合併的結果。同時，設置了 normalize 為 true 以確保合併後的模型參數進行歸一化處理，使用 float16 數據類型以減少內存佔用。