Qwen2.5 7B HomerFuse NerdExp

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

ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp 是一款强大且经过精细调优的人工智能模型。它基于 HomerSlerp6-7B 构建，并融合了多个基于 Qwen2.5-7B 的模型，独特地结合了推理能力、创造力和更深入的对话能力。这是一个 实验性的融合模型，旨在为各种应用场景带来 高度的适应性、丰富的知识储备 和 引人入胜的回应。

🚀 快速开始

本模型可通过以下不同方式快速使用：

🔥 Ollama（快速推理）

你可以使用 Ollama 直接运行模型进行测试：

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"

# 加载分词器和模型
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."

# 生成输出
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：精心校准的推理、事实准确性和表达深度的融合。
• 无审查知识：适用于学术、技术和探索性对话。
• 增强的上下文保留：非常适合长篇讨论和深入分析。
• 多样化应用：能够处理创意写作、角色扮演和解决问题等任务。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，可参考快速开始部分的使用方法。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
import torch

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

# 加载分词器和模型
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."

# 生成输出
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"])

📚 详细文档

🛠 合并详情

• 合并方法：model_stock
• 基础模型：allknowingroger/HomerSlerp6-7B
• 数据类型：bfloat16
• 分词器来源：allknowingroger/HomerSlerp6-7B

🔗 合并的模型

此融合模型精心挑选了多个模型，以增强 通用智能、技术深度 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

🔧 技术细节

本模型在推理、数学和对话等多个领域表现出色，评估结果将在测试后更新。

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。

💡 使用建议

为了获得最佳性能，请确保：

• 使用正确的分词器：allknowingroger/HomerSlerp6-7B
• 采用 逐步推进的方法 微调用于逻辑推理的提示。
• 在交互式环境中使用模型进行 长篇讨论。

🎯 未来计划

• 🚀 针对 多轮对话 和 零样本推理 进行进一步优化。
• 🧠 改进知识蒸馏，以提高 事实一致性。
• 🎭 增强 角色深度扮演，提升表达能力。

📢 反馈与贡献

这是一个 开放项目，你的反馈非常宝贵！ 💬 请在 Hugging Face 上 留下评论 或 开启讨论。

❤️ 致谢

衷心感谢 所有贡献者和模型创建者 以及 Hugging Face的mergekit社区，感谢你们推动了人工智能模型融合的边界！