Update mergekit_config.yml

mergekit_config.yml

@@ -1,34 +1,34 @@
 slices:
-  - sources:
+  - Sources:
       - model: bamec66557/MNRP_0.5
-        layer_range: [0, 40]  # MNRP_0.5 모델의 병합 레이어 범위
+        layer_range: [0, 40] # Merge layer range for MNRP_0.5 model
       - model: bamec66557/MISCHIEVOUS-12B
-        layer_range: [0, 40]  # MISCHIEVOUS-12B 모델의 병합 레이어 범위
-    
-    # Layer별 병합 비율을 조정하여 더 부드러운 통합을 유도
-    # 각 필터는 모델 내 특정 메커니즘에 영향을 미침
+        layer_range: [0, 40] # Merge layer range for MISCHIEVOUS-12B model.
+
+    # Adjust the merge ratio per layer to drive smoother integration
+    # Each filter affects a specific mechanism within the model
     parameters:
       t:
-        - filter: self_attn
-          value: [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]  # Self-attention 레이어의 점진적 병합
+        - Filter: self_attn
+          value: [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0] # Progressive merging of self-attention layers
         - filter: mlp
-          value: [0.8, 0.6, 0.4, 0.2, 0.0]  # MLP 레이어는 반대 비율로 병합
+          value: [0.8, 0.6, 0.4, 0.2, 0.0] # Merge MLP layers with opposite proportions
         - filter: layer_norm
-          value: [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]  # Layer Normalization은 균일 병합
-        - value: 0.7  # 기본값
+          value: [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5] # Layer Normalisation should be merged uniformly
+        - value: 0.7 # Default
 
-merge_method: slerp  # 병합 방식을 slerp로 변경
+merge_method: slerp # change merge method to slerp
 
-base_model: bamec66557/MISCHIEVOUS-12B  # 병합의 기본 모델
+base_model: bamec66557/MISCHIEVOUS-12B # base model for merge
 
-dtype: bfloat16  # 병합 시 효율적이고 빠른 연산을 위한 데이터 타입
+dtype: bfloat16 # data type for efficient and fast operations when merging
 
-# 추가적으로 사용할 수 있는 옵션
-regularization:
-  - method: l2_norm  # L2 정규화를 통해 병합된 모델 가중치 안정화
+# Additional available options
+regularisation:
+  - method: l2_norm # Stabilise merged model weights with L2 normalisation
     scale: 0.01
 
 postprocessing:
-  - operation: smoothing  # 병합 후 가중치를 부드럽게 조정
+  - operation: smoothing # Smooth the weights after merging
     kernel_size: 3
-  - operation: normalize  # 전체 가중치를 정규화
+  - operation: normalise # normalise the overall weights