Ninja-V2-7B-GGUF

This is quantized version of Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B created using llama.cpp

Model Description

このモデルは、ベクトルマージなどを用い作成された高性能ベースモデルです。 用途はチャットのみならず、文章創作など幅広いタスクに対応できます。

このモデルは、ローカルLLMに向き合う会企画のLocalAIハッカソンの高性能GPUサーバーの助けを借りて作成されました。

関係者の皆様に感謝申し上げます。

作成方法

モデルレシピは下記の通りです。

Ninja-v2-Base (mergekitにて作成)

models:
  - model: MTSAIR/multi_verse_model
  - model: HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
merge_method: model_stock
base_model: amazingvince/Not-WizardLM-2-7B
dtype: bfloat16

Novels-7B(ninja_mergerにて作成)

target_model: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"
  -
    left:  "Elizezen/Phos-7B"          # ベースモデルの指定
    right: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"        # サブモデルの指定
    operation: "sub"                             # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 1.0

  -
    left:  "Elizezen/Antler-7B"          # ベースモデルの指定
    right: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"        # サブモデルの指定
    operation: "sub"                             # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 1.0

Ninja-v2(ninja_mergerにて作成)

target_model: "Ninja-v2-Base"
models:                                     # 組み合わせの重み。0.0から1.0の範囲で指定
  -
    left:  "NTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0"          # ベースモデルの指定
    right: "mistralai/Mistral-7B-v0.1"        # サブモデルの指定0
    operation: "sub"                        # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 1.0
  -
    left:  "Elizezen/Berghof-NSFW-7B"          # ベースモデルの指定
    right: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"        # サブモデルの指定
    operation: "sub"                             # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 0.5
  -
    left:  "Novels-7B"          # ベースモデルの指定
    right: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"        # サブモデルの指定
    operation: "sub"                             # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 1.0

プロンプトテンプレート

必須ではありませんが、Vicuna-1.1テンプレートを使用することができます。 単純な文章生成においては推奨のテンプレートはありません。

システムプロンプト

• BAD:　あなたは○○として振る舞います

• GOOD: あなたは○○です

• BAD: あなたは○○ができます

• GOOD: あなたは○○をします

制限

Apache-2.0ライセンスに従い使用してください。