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Fusionner des modèles affinés avec mergekit v1.0.0

Utilisez cette ressource pour combiner les capacités de plusieurs modèles affinés sans réentraînement

Nouveau

  • 424 téléchargements
  • 153 mentions J'aime
  • 150 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install mergekit-model-merging

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vous guide pour installer mergekit, écrire un fichier de configuration, puis fusionner deux modèles en interpolation linéaire ou SLERP. Il présente aussi TIES, DARE et l'arithmétique des tâches, ainsi que la mise en production.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Fusionner des modèles affinés avec mergekit »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : installation, configuration YAML et fusion linéaire ou SLERP
  • references/methods.md, coefficient-tuning.md, examples.md et evaluation.md : méthodes, réglage des coefficients, exemples et évaluation

Pour qui

  • Vous voulez combiner un modèle mathématique et un modèle de code
  • Vous testez rapidement des variantes sans GPU d'entraînement

Pas pour qui

    Étiquettes

    • fusion de modèles
    • mergekit
    • slerp
    • llm

    À propos

    Vous dites

    « Fusionne mes deux modèles affinés en SLERP avec des poids égaux, puis évalue le résultat. »

    Carte de la skill « Fusionner des modèles affinés avec mergekit »

    Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de combiner les capacités de plusieurs modèles affinés sans réentraînement
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/coefficient-tuning.md14,7 Ko
    • references/evaluation.md11,9 Ko
    • references/examples.md9 Ko
    • references/methods.md9,7 Ko
    • SKILL.md13 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Orchestra Research
    Source
    github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/19-emerging-techniques/model-merging
    Licence
    MIT

    Notice

    « model-merging » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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