Попытки извлечь метаданные; ключевые слова, описание и количество заголовков — Разработано: Israel N. — Тип модели: Llama-2-7B — Язык(и) (NLP): английский — Лицензия: Apache-2.0 — Точная настройка на основе модели [необязательно]: TinyPixel/Llama-2-7B-bf16-sharded В настоящее время не отвечает на сайт или метаданные, для работы может потребоваться более уточненный набор данных. Импортируйте и используйте AutoModelForCausalLM.pretrained, чтобы загрузить модель из «israelNwokedi/Llama2FinetunedSEOInstructionSet». Подсказки: целые сайты и обратные ссылки удалены из Интернета. Результаты: ключевые слова, описание, количество заголовков (h1-h6). Это основные компоненты набора данных. Дополнительные примеры представляют собой метаданные, сгенерированные ChatGPT, в виде подсказок и соответствующих выходных данных. Точная настройка предварительно обученной модели обнимающегося лица «TinyPixel/Llama-2-7B-bf16-sharded» с использованием LoRA и QLoRA. Использовал BitsAndBytesConfig от Transformers для облегченного обучения модели и токенизатор TinyPixel/Llama-2-7B-bf16-sharded для кодирования/декодирования. При первом тестировании была предпринята попытка реконструировать другие искусственные метаданные в рамках функции генерации текста, однако это не было предполагаемым вариантом использования. — Тип оборудования: Tesla T4 — Время использования: 0,5 — Поставщик облачных услуг: Google Colaboratory — Регион вычислений: Европа…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: israelNwokedi
Теги: llama, seo, llm, endpoints_compatible
Лайков: 4 | Загрузок: 6
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
