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M7 7b

由liminerity開發
M7-7b 是一個通過 mergekit 工具融合多個 7B 參數規模模型的實驗性項目,旨在整合不同模型的優勢以提升性能。
下載量 8,909
發布時間 : 3/7/2024

模型概述

該模型採用 slerp 方法融合了多個 7B 參數的模型,包括 liminerity/merge4 和 liminerity/merge2 等,通過整合不同模型的優勢來實現更強大的性能。

模型特點

多模型融合
通過 slerp 方法融合多個 7B 參數模型,整合不同模型的優勢
分層參數配置
針對 self_attn 和 mlp 層採用不同的融合參數配置
實驗性架構
採用創新的模型融合策略探索性能提升的可能性

模型能力

文本生成
語言理解
多任務處理

使用案例

自然語言處理
文本生成
生成連貫、有邏輯的文本內容
問答系統
構建知識問答應用
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