slim-tags является частью серии моделей SLIM («Модель структурированных языковых инструкций»), состоящей из небольших специализированных моделей на основе декодеров, точно настроенных для вызова функций. slim-tags был точно настроен для автоматического создания соответствующих тегов и вызовов функций, представляющих интерес, генерируя выходные данные, состоящие из словаря Python, соответствующего указанным ключам, например: {«tags»: [«tag1», «tag2», «tag3»,…]} Модели SLIM предназначены для генерации структурированных выходных данных, которые можно использовать программно как часть многоэтапного, многомодельного рабочего процесса автоматизации на основе LLM. Каждая тонкая модель имеет версию «квантованного инструмента», например «slim-tags-tool». function = «classify» params = «tags» Prompt = » » + {text} + «n» + » » + {params} + «» + «n:» model = AutoModelForCausalLM.frompretrained(«llmware/slim-tags») tokenizer = AutoTokenizer.frompretrained(«llmware/slim-tags») text = «Citibank объявил о снижении целевых показателей экономического роста во Франции и Великобритании на прошлой неделе » «в свете продолжающихся опасений по поводу инфляции и безработицы, особенно у крупных работодателей » «таких как Airbus». входы =…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: llmware
Теги: llama, text-generation-inference
Лайков: 5 | Загрузок: 9
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
