StarAntler-RP-WestLake-chatvector

StarAntler-RP-WestLake-chatvector

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

このモデルはChatVector手法を用いてNSFW手法を強化したモデル2つをマージさせたモデルです。 まず、1つ目のモデルはChatVector手法を使用して、Aratrakoさん制作のAratako/Antler-7B-RPをsenseable/WestLake-7B-v2を用いてNSFW能力を強化しています。 2つ目のモデルも同様にAratrakoさん制作のJapanese-Starling-ChatV-7B-RP をsenseable/WestLake-7B-v2を用いてNSFW能力を強化しています。 これら2つのモデルを同等の重みでマージしたモデルです。マージの詳細は以下の通りです。

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using soramikaduki/Antler-RP-ja-westlake-chatvector as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

• soramikaduki/Starling-RP-ja-westlake-chatvector

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: soramikaduki/Antler-RP-ja-westlake-chatvector
    parameters:
      density: 0.5
      weight:
          - filter: mlp
            value: 0.5 
          - value: 0.5
    # No parameters necessary for base model
  - model: soramikaduki/Starling-RP-ja-westlake-chatvector
    parameters:
      density: 0.5
      weight:
          - filter: mlp
            value: 0.5 
          - value: 0.5
merge_method: dare_ties
base_model: soramikaduki/Antler-RP-ja-westlake-chatvector
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16
tokenizer_source: union
custom_methods:
 model.embed_tokens:
   method: tokenizer_permutation
   parameters:
     weight:
       soramikaduki/Antler-RP-ja-westlake-chatvector: 0.5
       soramikaduki/Starling-RP-ja-westlake-chatvector: 0.5
 lm_head:
   method: tokenizer_permutation
   parameters:
     weight:
       soramikaduki/Antler-RP-ja-westlake-chatvector: 0.5
       soramikaduki/Starling-RP-ja-westlake-chatvector: 0.5

Performance

<table> <tr> <th>Model</th> <th>StarAntler-RP-WestLake-chatvector (This model)</th> </tr> <tr> <td>Parameters</td> <td>7B(Mistral)</td> </tr> <tr> <td>ELYZAtasks100<br>average score</td> <td>3.16</td> </tr> </table>

Scores on "<a href="https://huggingface.co/datasets/elyza/ELYZA-tasks-100">ELYZA-tasks-100</a>"

このスコアはinstruction-tuningを行った日本語モデルのベンチマーク「ELYZA-tasks-100」を使い、gpt-4-0125-previewにより評価させたものです。