项目推荐：BlockMerge Gradient

项目推荐：BlockMerge Gradient

BlockMerge_Gradient Merge Transformers language models by use of gradient parameters. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/BlockMerge_Gradient

1. 项目基础介绍及编程语言

BlockMerge Gradient 是一个开源项目，旨在通过使用梯度参数合并两个微调后的 Llama 1/2 语言模型。该项目由 Gryphe 开发，主要使用 Python 编程语言。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是允许用户将两个已经微调的语言模型通过指定梯度值来合并。这种合并方式可以用来创建模型的集合，或者将两个不同模型的优点结合到一个单一模型中。合并过程基于指定的梯度值，这些值代表了两个模型张量应该如何混合的比例。用户可以通过命令行工具运行脚本来指定模型路径、输出路径以及梯度值等参数。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 改进了模型的合并算法，使得合并过程更加高效和稳定。
• 增加了新的参数选项，如 --max_shard_size，允许用户指定保存模型时的最大分片大小。
• 对命令行参数进行了优化，使得用户可以更灵活地选择处理包含或不包含 "layer" 关键字的张量。

这些更新使得项目更加用户友好，并提高了合并过程的性能和可用性。

BlockMerge_Gradient Merge Transformers language models by use of gradient parameters. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/BlockMerge_Gradient