xFinder-qwen1505 — это модель, специально разработанная для извлечения ключевых ответов в больших языковых моделях (LLM). Обучается путем тонкой настройки Qwen-1,5-0,5B. — Репозиторий: https://github.com/IAAR-Shanghai/xFinder — Документ: https://openreview.net/forum?id=7UqQJUKaLM xFinder в основном используется для улучшения оценки программ LLM путем точного извлечения ключевых ответов из их результатов. Он устраняет ограничения традиционных методов извлечения на основе регулярных выражений (RegEx), которые часто не справляются с разнообразными и сложными результатами, генерируемыми LLM. xFinder повышает надежность оценок моделей для различных задач. xFinder-qwen1505 является усовершенствованной версией Qwen-1.5-0.5B. Данные обучения состоят примерно из 26,9 тыс. выборок из набора данных Key Answer Finder (KAF). Этот набор данных предназначен для повышения точности и надежности извлечения ключевых ответов и включает в себя множество задач. Он был тщательно аннотирован GPT-4 и экспертами-людьми, чтобы обеспечить высококачественное обучение и оценку. Для получения более подробной информации см. этот документ и попробуйте его с кодом. xFinder оценивается на основе полностью аннотированных человеком наборов тестов и обобщений набора данных KAF. Результаты демонстрируют…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: IAAR-Shanghai
Теги: qwen2, instruction-finetuning, conversational, en, text-generation-inference
Лайков: 8 | Загрузок: 1,405
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
