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• 英文 base_model:
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ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp

🚀 概述

ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp 是一款基于 HomerSlerp6-7B 的强大精调AI模型，融合了多款 Qwen2.5-7B系列模型，形成兼具推理能力、创造力和对话深度的独特组合。本实验性融合模型专为提供高适应性、深度知识和引人入胜的交互体验而设计，适用于广泛场景。

🛠 融合详情

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

🔗 融合组件

本模型精选多款子模型以增强通用智能、技术深度和角色扮演能力：

⚙ 配置参数

模型名称: ZeroXClem-Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp
基础模型: allknowingroger/HomerSlerp6-7B
数据类型: bfloat16
融合方法: model_stock
组件模型:
  - 模型: jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0
  - 模型: bunnycore/Blabbertron-1.0
  - 模型: bunnycore/Qwen2.5-7B-Fuse-Exp
  - 模型: Xiaojian9992024/Qwen2.5-Dyanka-7B-Preview
分词器来源: allknowingroger/HomerSlerp6-7B

🧠 核心优势

✅ 均衡融合 - 推理能力、事实准确性与表达深度的黄金配比
✅ 无审查知识 - 适合学术研讨、技术探讨与开放性探索
✅ 强化上下文记忆 - 长文本对话与深度分析的理想选择
✅ 多场景适配 - 涵盖创意写作、角色扮演与问题解决

🛠 使用指南

🔥 Ollama快速推理

通过Ollama进行即时测试：

ollama run hf.co/ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerFuse-NerdExp-Q4_K_M-GGUF

🤗 Transformers调用(Python)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
import torch

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

# 加载组件
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="auto"
)

# 构建文本生成管道
text_generator = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# 示例提示词
prompt = "阐述AI伦理在现代科技中的重要意义"

# 生成结果
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"])

🏆 性能表现

本模型在推理、数学运算及对话等多项测试中均展现卓越性能，具体评估数据将持续更新。

🔥 优化建议

最佳实践提示：

• 使用指定分词器：allknowingroger/HomerSlerp6-7B
• 采用分步引导式提示强化逻辑推理
• 在多轮对话环境中体验完整性能

🎯 发展路线

• 🚀 优化多轮对话与零样本推理能力
• 🧠 提升知识蒸馏的事实一致性
• 🎭 增强角色扮演的情感表现力

📢 参与贡献

本项目完全开源，期待您的真知灼见！
💬 欢迎在Hugging Face社区提交反馈

❤️ 致谢

特别鸣谢所有贡献者与Hugging Face融合工具社区对AI模型融合技术的开拓！