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mergekit
lazymergekit
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1
+ ---
2
+ base_model:
3
+ - google/gemma-2-2b-it
4
+ tags:
5
+ - merge
6
+ - mergekit
7
+ - lazymergekit
8
+ - google/gemma-2-2b-it
9
+ ---
10
+
11
+ # gemma-instruct-merge
12
+
13
+ gemma-instruct-merge is a merge of the following models using [LazyMergekit](https://colab.research.google.com/drive/1obulZ1ROXHjYLn6PPZJwRR6GzgQogxxb?usp=sharing):
14
+ * [google/gemma-2-2b-it](https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-it)
15
+
16
+ ## 🧩 Configuration
17
+
18
+ ```yaml
19
+ models:
20
+ - model: google/gemma-2-2b
21
+ - model: google/gemma-2-2b-it
22
+ parameters:
23
+ density:
24
+ - filter: self_attn.q_proj.0
25
+ value: 0.00111
26
+ - filter: self_attn.q_proj.1
27
+ value: 0.04206
28
+ - filter: self_attn.q_proj.2
29
+ value: 0.00636
30
+ - filter: self_attn.q_proj.3
31
+ value: 0.01936
32
+ - filter: self_attn.q_proj.4
33
+ value: 0.05024
34
+ - filter: self_attn.q_proj.5
35
+ value: 0.03887
36
+ - filter: self_attn.q_proj.6
37
+ value: 0.00598
38
+ - filter: self_attn.q_proj.7
39
+ value: 0.01845
40
+ - filter: self_attn.q_proj.8
41
+ value: 0.02455
42
+ - filter: self_attn.q_proj.9
43
+ value: 0.03162
44
+ - filter: self_attn.q_proj.10
45
+ value: 0.01905
46
+ - filter: self_attn.q_proj.11
47
+ value: 0.05388
48
+ - filter: self_attn.q_proj.12
49
+ value: 0.04658
50
+ - filter: self_attn.q_proj.13
51
+ value: 0.04073
52
+ - filter: self_attn.q_proj.14
53
+ value: 0.07451
54
+ - filter: self_attn.q_proj.15
55
+ value: 0.00907
56
+ - filter: self_attn.q_proj.16
57
+ value: 0.04742
58
+ - filter: self_attn.q_proj.17
59
+ value: 0.05307
60
+ - filter: self_attn.q_proj.18
61
+ value: 0.06946
62
+ - filter: self_attn.q_proj.19
63
+ value: 0.07954
64
+ - filter: self_attn.q_proj.20
65
+ value: 0.0871
66
+ - filter: self_attn.q_proj.21
67
+ value: 0.08215
68
+ - filter: self_attn.q_proj.22
69
+ value: 0.04543
70
+ - filter: self_attn.q_proj.23
71
+ value: 0.01752
72
+ - filter: self_attn.q_proj.24
73
+ value: 0.01398
74
+ - filter: self_attn.q_proj.25
75
+ value: 0.02189
76
+ - filter: self_attn.k_proj.0
77
+ value: 0.00134
78
+ - filter: self_attn.k_proj.1
79
+ value: 0.02801
80
+ - filter: self_attn.k_proj.2
81
+ value: 0.00516
82
+ - filter: self_attn.k_proj.3
83
+ value: 0.01089
84
+ - filter: self_attn.k_proj.4
85
+ value: 0.0373
86
+ - filter: self_attn.k_proj.5
87
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88
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89
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90
+ - filter: self_attn.k_proj.7
91
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92
+ - filter: self_attn.k_proj.8
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95
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100
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113
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121
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+ - filter: self_attn.o_proj.6
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367
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387
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388
+ - value: 1
389
+ weight:
390
+ - value: 1
391
+ merge_method: ties
392
+ base_model: google/gemma-2-2b
393
+ parameters:
394
+ normalize: true
395
+ int8_mask: true
396
+ dtype: bfloat16
397
+ tokenizer_source: union
398
+ ```
399
+
400
+ ## 💻 Usage
401
+
402
+ ```python
403
+ !pip install -qU transformers accelerate
404
+
405
+ from transformers import AutoTokenizer
406
+ import transformers
407
+ import torch
408
+
409
+ model = "choprahetarth/gemma-instruct-merge"
410
+ messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]
411
+
412
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
413
+ prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
414
+ pipeline = transformers.pipeline(
415
+ "text-generation",
416
+ model=model,
417
+ torch_dtype=torch.float16,
418
+ device_map="auto",
419
+ )
420
+
421
+ outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
422
+ print(outputs[0]["generated_text"])
423
+ ```