使用 DARE TIES 方法合并的预训练语言模型,基于 L-BASE-V1 融合多个 MERGE 模型
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发布时间 : 3/24/2025
模型简介
该模型是通过 mergekit 工具合并多个预训练语言模型的结果,采用 DARE TIES 合并方法,旨在结合各模型的优势提升整体性能。
模型特点
DARE TIES 合并方法
采用先进的 DARE TIES 模型合并技术,有效整合多个模型的参数
模块化权重分配
针对 self_attn 和 mlp 等不同模块分别设置权重参数
参数密度控制
通过 density 参数控制模型参数的保留比例
模型能力
文本生成
语言理解
使用案例
自然语言处理
文本生成
可用于生成连贯、流畅的文本内容
问答系统
应用于构建问答系统,回答用户提出的问题
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L
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16
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C
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