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エキスパートモデルは以下の3つのモデルです。3つのモデルはUnslothと合成データを用いて作られました。
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・ コーディング特化モデル([ArrowNeo-Neko-3B-coder](https://huggingface.co/DataPilot/ArrowNeo-Neko-3B-coder))
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・ プロンプト追従性能を高めたモデル([ArrowNeo-Neko-3B-Instruct-v0.1](https://huggingface.co/DataPilot/ArrowNeo-Neko-3B-Instruct-v0.1))
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・ マルチターン性能を高めたモデル([ArrowNeo-Neko-3B-Instruct-v0.2](https://huggingface.co/DataPilot/ArrowNeo-Neko-3B-Instruct-v0.2))
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AItuberの魂には"マルチターン性能"・"プロンプト追従性能"・"軽量さ"が求められています。求められている性能を発揮するために上記のモデルを制作し、マージしました。
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マージにはMergekit-MoEを用いることで動作の軽快さとパラメータ数を両立することができました。
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## How to use
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エキスパートモデルは以下の3つのモデルです。3つのモデルはUnslothと合成データを用いて作られました。
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・ コーディング特化モデル([ArrowNeo-Neko-3B-coder](https://huggingface.co/DataPilot/ArrowNeo-Neko-3B-coder))
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・ プロンプト追従性能を高めたモデル([ArrowNeo-Neko-3B-Instruct-v0.1](https://huggingface.co/DataPilot/ArrowNeo-Neko-3B-Instruct-v0.1))
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・ マルチターン性能を高めたモデル([ArrowNeo-Neko-3B-Instruct-v0.2](https://huggingface.co/DataPilot/ArrowNeo-Neko-3B-Instruct-v0.2))
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AItuberの魂には"マルチターン性能"・"プロンプト追従性能"・"軽量さ"が求められています。求められている性能を発揮するために上記のモデルを制作し、マージしました。
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マージにはMergekit-MoEを用いることで動作の軽快さとパラメータ数を両立することができました。
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