1f9607e16a851fa903a0f4215bebad18f55879b6
Model: mayacinka/yam-jom-7B-slerp Source: Original Platform
license, tags, base_model, model-index
| license | tags | base_model | model-index | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| apache-2.0 |
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yam-jom-7B-slerp
yam-jom-7B-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:
🧩 Configuration
slices:
- sources:
- model: eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO-v2
layer_range: [0, 32]
- model: yam-peleg/Experiment26-7B
layer_range: [0, 32]
base_model: yam-peleg/Experiment26-7B
parameters:
t:
- filter: self_attn
value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
- filter: mlp
value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
- value: 0.5 # fallback for rest of tensors
merge_method: slerp
dtype: bfloat16
💻 Usage
!pip install -qU transformers accelerate
from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
model = "mayacinka/yam-jom-7B-slerp"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])
Open LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 76.45 |
| AI2 Reasoning Challenge (25-Shot) | 72.70 |
| HellaSwag (10-Shot) | 89.02 |
| MMLU (5-Shot) | 64.64 |
| TruthfulQA (0-shot) | 77.77 |
| Winogrande (5-shot) | 84.69 |
| GSM8k (5-shot) | 69.90 |
Description