Li 14b V0.4 Slerp0.1

🚀 语言模型融合项目

本项目是基于预训练语言模型的融合项目，借助先进的融合技术，将多个优秀的语言模型进行整合，以提升模型在多种自然语言处理任务中的性能和表现。

🚀 快速开始

本项目是使用 mergekit 对预训练语言模型进行融合的成果。

✨ 主要特性

• 模型融合：使用先进的 SLERP 融合方法，将多个预训练语言模型融合为一个更强大的模型。
• 多任务评估：在多个文本生成任务的数据集上进行评估，如 IFEval、BBH、MATH 等，展示了模型在不同场景下的性能。

📚 详细文档

融合详情

融合方法

本模型采用 SLERP 融合方法进行合并。

参与融合的模型

以下模型参与了融合：

• wanlige/li-14b-v0.4
• sthenno-com/miscii-14b-0218

配置

以下是用于生成此模型的 YAML 配置：

# merge_method:        arcee_fusion
# base_model:          wanlige/li-14b-v0.4
# tokenizer_source:    base
# parameters:
#   int8_mask:         true
#   normalize:         true
#   rescale:           false
# dtype:               bfloat16
# out_dtype:           bfloat16
# models:
#   - model:           sthenno-com/miscii-14b-0218

base_model:          wanlige/li-14b-v0.4
merge_method:        slerp
tokenizer_source:    base
dtype:               float32
out_dtype:           bfloat16
parameters:
  t:
    - filter:        self_attn
      value:         [ 0.00, 0.50, 0.30, 0.70, 1.00 ]
    - filter:        mlp
      value:         [ 1.00, 0.50, 0.70, 0.30, 0.00 ]
    - value:         [ 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.04, 0.08, 0.12, 0.16, 0.24, 0.32, 0.40, 0.48, 0.56, 0.64, 0.72, 0.72, 0.72, 0.72, 0.72, 0.72, 0.72, 0.72, 0.64, 0.56, 0.48 ]
slices:
  - sources:
      - model:       wanlige/li-14b-v0.4
        layer_range: [ 0, 48 ]
      - model:       sthenno-com/miscii-14b-0218
        layer_range: [ 0, 48 ]

Open LLM Leaderboard 评估结果

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关于世纪开元

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