基础模型:

• sam-paech/Darkest-muse-v1
• lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B 库名称: transformers 标签:
• mergekit
• 合并 许可证: gemma 语言:
• 英文

Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B

从各方面来看，这可以说是Ataraxy系列中最全面的"全能选手"。虽然主要目标是提升创意写作能力，但经过测试表现优异，其开发过程融合了大量实验探索、反复测试以及用户反馈的成果。

这是否是Ataraxy的最佳版本？尚未定论。我尝试过众多变体，坦率地说大多数表现平平，甚至不及最初版本。v2系列在写作测试中可圈可点，但存在过度浮夸和粗糙的问题。v3系列回归本源，更接近v1版本，可视作v1的优化版，在某些领域已显现进步。v4版本则实现了更全面的提升，尽管我的核心目标仍是写作能力，但它在通用场景下的表现尤为突出。用户似乎对初代Ataraxy情有独钟，即便它在各项基准测试中并非顶尖。希望本版本能超越前作，若未达预期，我将继续探索。

整个Ataraxy系列虽以写作为核心，但当品质达到某个临界点后，写作性能的差异已难以辨别——因为它们都足够出色。期待通过用户反馈持续优化。

量化版本

由@mradermacher提供

GGUF静态量化版: https://huggingface.co/mradermacher/Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B-GGUF

GGUF动态量化版: https://huggingface.co/mradermacher/Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B-i1-GGUF

排行榜表现

Open LLM排行榜2（12B参数及以下组别）

合并详情

本模型采用mergekit工具合并预训练语言模型而成。

合并方法

采用SLERP球面线性插值合并法。

参与合并的模型

合并包含以下模型:

• sam-paech/Darkest-muse-v1
• lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B

配置参数

生成本模型使用的YAML配置如下:

基础模型: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B
数据类型: bfloat16
合并方法: slerp
参数:
  插值系数: 0.25
层级切片:
- 数据源:
  - 层级范围: [0, 42]
    模型: lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B
  - 层级范围: [0, 42]
    模型: sam-paech/Darkest-muse-v1