сущностями могут быть что угодно, например акции, купленные и проданные, приобретения и т. д. PROMPT = f»»»Ваша задача состоит в том, чтобы извлечь имя человека из предложения, разделенного тройными обратными кавычками, вместе с его подробностями, указанными ниже: 1. (если доступно) 2. (если доступно) 8. Приобретения Компанией (если доступны) На выходе должен быть только список словарей. В выходных данных нет кода Python. MPT-7B-Instruct — это модель для выполнения инструкций в краткой форме. Она создается с помощью тонкая настройка MPT-7B на наборе данных, полученном из наборов данных Databricks Dolly-15k и Anthropic Helpful and Harmless (HH-RLHF). Лицензия: CC-By-SA-3.0. Демонстрация объемных пространств лица. Эта модель была обучена MosaicML и соответствует модифицированной архитектуре преобразователя, предназначенной только для декодера. Сообщение в блоге: Представляем MPT-7B: новый стандарт для открытого исходного кода, коммерчески используемый. Кодовая база LLM (репозиторий mosaicml/llm-foundry) * Вопросы: Не стесняйтесь обращаться к нам через Slack сообщества MosaicML! >Куолл (произносится как «крутой») — одно из местных хищных сумчатых млекопитающих Австралии, которые также известны как макроподы или валлаби в других частях Азии и Южной Америки. Он включает в себя варианты для многих функций повышения эффективности обучения, таких как FlashAttention (Дао и др.…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: gouravsinha
Теги: mpt, Composer, MosaicML, llm-foundry, custom_code, text-generation-inference
Лайков: 6 | Загрузок: 0
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
