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license: apache-2.0
tags:
- merge
- mergekit
- lazymergekit
- llm-merge-cc2
- mistral-7b
- mistral-ft-optimized
- neural-hermes
- mistralai/Mistral-7B-v0.1
- OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218
- mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
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# LLM_MERGE_CC2

LLM_MERGE_CC2 est une fusion des modèles suivants créée par ManoloPueblo utilisant [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit):
* [mistralai/Mistral-7B-v0.1](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1)
* [OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218](https://huggingface.co/OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218)
* [mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B](https://huggingface.co/mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B)

## 🧩 Configuration de la fusion
```yaml
merge_method: ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    # no parameters necessary for base model
  - model: OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.3
parameters:
  normalize: true
  dtype: float16
```

## Description
LLM_MERGE_CC2 est un modèle de langage créé par la fusion de trois variantes Mistral :
1. Mistral-7B-v0.1 - Le modèle de base Mistral (modèle de référence)
2. mistral-ft-optimized-1218 - Version optimisée par OpenPipe (poids: 0.5, densité: 0.5)
3. NeuralHermes-2.5-Mistral-7B - Version améliorée par MLabonne (poids: 0.3, densité: 0.5)

Cette fusion utilise la méthode "ties" avec normalisation et une précision float16 pour combiner les forces des trois modèles.

## Architecture
Le modèle conserve l'architecture de base de Mistral-7B tout en incorporant les améliorations des trois versions à travers une fusion pondérée. La méthode "ties" permet une fusion plus sophistiquée des poids des modèles.

## Paramètres de fusion
- Méthode de fusion : ties
- Normalisation : activée
- Type de données : float16
- Densités et poids :
  * OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 : densité 0.5, poids 0.5
  * NeuralHermes-2.5-Mistral-7B : densité 0.5, poids 0.3

## Utilisation
Ce modèle peut être utilisé avec la bibliothèque transformers de Hugging Face :

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ManoloPueblo/LLM_MERGE_CC2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ManoloPueblo/LLM_MERGE_CC2")
```

## Modèles fusionnés
1. [Mistral-7B-v0.1](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1) - Modèle de base
2. [mistral-ft-optimized-1218](https://huggingface.co/OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218) - Version optimisée
3. [NeuralHermes-2.5-Mistral-7B](https://huggingface.co/mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B) - Version améliorée

## Limitations
Comme pour tout modèle de langage, les utilisateurs doivent être conscients des biais potentiels et des limitations inhérentes aux modèles sources. Les performances peuvent varier selon les cas d'utilisation.