Эта модель обучена на усовершенствованной версии SlimOrca, предоставленной командой Open-Orca. Эта модель очень хороша для различных типов создания контента общего назначения, таких как вопросы и ответы (включая множественный выбор), статьи из резюме, анализ настроений, контекст и гипотезы, обзоры, создание эротических историй и т. д. В определенной степени она также может генерировать контент без цензуры. Пожалуйста, будьте осторожны при создании контента без цензуры, поскольку вы будете нести ответственность за то, что создаете. Обучен на 517981 наборе разговоров. В каждом наборе по 2 разговора. Я поделился этими данными. Вся заслуга принадлежит команде Open-Orca за выпуск набора данных SlimOrca. Весь набор данных был обучен на 4 x A100 80 ГБ. За 2 эпохи обучение заняло почти 114 часов. В целях обучения использовалась кодовая база Axolotl и DeepSpeed. Все данные обучаются на Llama-3 компанией Meta. Это полностью доработанная модель. Ссылки на квантовые модели приведены ниже. Я хочу выразить особую благодарность сообществу Open Source за то, что помогли мне лучше понять разработку ИИ/моделей.
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: ajibawa-2023
Теги: llama, Q&A, mcq, Summary Generation, Reviews, Hypothesis Generation, Story, Articles
Лайков: 4 | Загрузок: 17
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
