Большое спасибо Эрику Хартфорду за его работу по созданию таких наборов данных, как: — WizardlmevolinstructV2196kunfilteredmergedsplit — Wizardvicuna70kunfiltered Такие наборы данных играют большую роль в точном устранении отклонений модели без ущерба для производительности. .gitlab svg path { fill: #f60; / Установить начальный цвет заливки / переход: заливка с замедлением 0,9 с; / Плавное изменение цвета заливки / } .gitlab:hover svg path { fill: #662299; / Устанавливаем цвет заливки при наведении / } } @keyframes Smoothness { 0% { fill: #f60; } 60% { fill: #9c27b0; } 100% { fill: #662299; } } .gitlab:hover svg path { анимация: плавность 0,9 с, легкость входа и выхода; }
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: CONCISE
Теги: llama, quantized, Uncensored, LLama2, Instruct, uncensored, en, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 6
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
