akṣara — это микроязыковая модель ((µ-LM)) и доработанная версия модели Mistral-7B-Instruct-v0.2. Модель точно настроена с использованием собственных сельскохозяйственных данных и данных из открытых источников. Данные относятся к пяти странам глобального юга: Индии, Бангладеш, Шри-Ланке, Пакистану и Непалу, и охватывают девять основных культур региона, таких как рис/рис, пшеница, кукуруза, ячмень, сорго, хлопок, сахарный тростник, просо, соевые бобы. Он был сжат с использованием метода QLoRA, который сжимает модель с точностью до 4 бит, что приводит к уменьшению размера модели на 60%! Он дает примерно на 40% более релевантную оценку ROUGE, чем GPT-4 Turbo, на случайно выбранных наборах тестовых данных. Область знаний модели специфична для передовых методов ведения сельского хозяйства, включая климатически оптимизированные методы ведения сельского хозяйства (CSA) и регенеративные методы ведения сельского хозяйства (RA) для вышеупомянутых целевых стран и культур. Дополнительные географические регионы и культуры будут добавлены позже. Модель обучена на базе данных, содержащей информацию от посева семян до сбора урожая, охватывающую все фенологические стадии цикла роста сельскохозяйственных культур и различные аспекты, такие как управление здоровьем сельскохозяйственных культур, управление почвой, борьба с болезнями и…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: cropinailab
Теги: mistral, finetuned, peft, trl, sft, qlora, regenerative agriculture, climate smart agriculture
Лайков: 7 | Загрузок: 641
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
