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M7 7b

由 liminerity 开发
M7-7b 是一个通过 mergekit 工具融合多个 7B 参数规模模型的实验性项目,旨在整合不同模型的优势以提升性能。
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发布时间 : 3/7/2024

模型简介

该模型采用 slerp 方法融合了多个 7B 参数的模型,包括 liminerity/merge4 和 liminerity/merge2 等,通过整合不同模型的优势来实现更强大的性能。

模型特点

多模型融合
通过 slerp 方法融合多个 7B 参数模型,整合不同模型的优势
分层参数配置
针对 self_attn 和 mlp 层采用不同的融合参数配置
实验性架构
采用创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
语言理解
多任务处理

使用案例

自然语言处理
文本生成
生成连贯、有逻辑的文本内容
问答系统
构建知识问答应用
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