Было выпущено продолжение этой модели, ознакомьтесь с обновленными тестами для Excalibur-7b здесь. Полный набор квантований GGUF можно найти здесь, любезно предоставлено Ричардом Ерховым. Линейное слияние: — Cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser — Locutusque/Hyperion-1.5-Mistral-7B — IBM/merlinite-7b Эти три модели показали отличная хватка в технических темах, поэтому мне хотелось посмотреть, как они поведут себя вместе при слиянии. Перед этим выпуском было протестировано несколько различных соотношений, в конечном итоге более высокий вес для мерлинита-7b помог сгладить некоторые края. Эта модель представляет собой проверку того, как на настройку LAB влияют слияния с моделями, использующими DPO. Это был мой первый эксперимент по слиянию моделей, поэтому буду рад любым отзывам. В объединение были включены следующие модели: Cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser Locutusque/Hyperion-1.5-Mistral-7B * ibm/merlinite-7b Для создания этой модели использовалась следующая конфигурация YAML:
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода
Задача: Генерация текста
Автор: InferenceIllusionist
Теги: mistral, mergekit, merge, code, model-index, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 6 | Загрузок: 85
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
