通过Mergekit实现的意大利语LLM模型合并及性能评价
本项目结合Mergekit工具,采用TIES方法合并了意大利语的LLM模型,虽未超越现有最佳模型,但达到了满意的效果。详细性能请参阅意大利语言模型排行榜。合并过程涉及DeepMount00/Llama-3-8b-Ita和swap-uniba/LLaMAntino-3-ANITA-8B-Inst-DPO-ITA,基准模型为meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct。模型合并使用bfloat16数据类型,并对参数如密度和权重进行了优化。
Llama-3-8b-ita-ties-pro是一项结合多个意大利语大模型的语言模型合并项目。该项目的目的是通过使用Mergekit工具,将现有的优秀意大利语大模型合并,从而期望能够提升模型的性能。虽然结果是可以接受的,但未能超越现有的最佳模型。
为了方便比较模型的性能,项目推荐查看意大利语言模型排行榜。以下是该项目中模型的具体性能指标:
指标 | hellaswag_it 归一化精度 | arc_it 归一化精度 | m_mmlu_it 5次样本精度 | 平均值 |
---|---|---|---|---|
归一化精度 | 0.6967 | 0.5646 | 0.5717 | 0.6110 |
该项目使用了TIES合并方法,基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct作为基础模型进行合并。
以下模型被纳入合并中:
以下是用于生成此模型的YAML配置:
models: - model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct # 无需基础模型参数 - model: swap-uniba/LLaMAntino-3-ANITA-8B-Inst-DPO-ITA parameters: density: 0.7 weight: 0.6 - model: DeepMount00/Llama-3-8b-Ita parameters: density: 0.7 weight: 0.3 merge_method: ties base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct parameters: normalize: true dtype: bfloat16
这个合并过程展示了如何利用现有的优秀模型,通过科学的合并方法,力求达到性能更高、更具适用化的语言模型,尽管其最终表现未能超越现有最佳模型,但为未来的优化提供了重要的经验和参考。
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