shibing624/vicuna-baichuan-13b-chat-lora оценить данные испытаний:在中文开放测试集中的表现优异,继承了两方面的优势:1）微调训练的底座是baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat模型, 是较强的中英文底座模型, 2)微调使用的是高质量10-дюймовая версия GPT4 с функцией GPT4, 10-дюймовая версия с поддержкой GPT4对话,包括医疗行业答复能力达到领先水平,在通用问题上的答复能力不弱于Baichuan-13B-Chat. Во время...
Инструкция Baichuan-13B 为 Baichuan-13B 系列模型进行指令微调后的版本，预训练模型可见 База Baichuan-13B。 Baichuan-13B 支持int8 и int4量化,用户只需在推理代码中简单修改两行即可实现。请注意,如果是为了节省显存而进行量化,应加载原始精度模型到CPU 后再开始量化；避免在 frompretrained 时添加 devicemap=’auto’ 或者其它会导致把原始精度模型直接加载到 GPU的行为的参数。 整体模型基于Baichuan-13B,...
Это LLaMA-версия модели Baichuan2-7B-Base от Baichuan Inc. Эта модель преобразуется с помощью https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/tests/llamafy_baichuan2.py. Вы можете использовать эту модель...
Модель https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base, настроенная по инструкциям. Используемые наборы данных, соответствующие инструкциям: instructnsfwcn. Платформа обучения: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning. Альтернативно вы можете запустить...
23 июля 2023 г.: выпуск MindChat 体验地址: MindChat-创空间, 欢迎体验 21 июля 2023 г.: MindChat-InternLM-7B训练完成,在模型安全、共情输出、人类价值观对齐等方面进行针对性强化; 15 июля 2023 г.:...
使用Firefly项目微调baichuan-13b-base。训练数据约为一百万多轮对话数据，包括项目分享的мосс数据+2万条школа математика. Модальности:Генерация текста Задача: Генерация текста Автор: YeungNLP Теги: baichuan, custom_code, text-generation-inference, endpoints_compatibleЛайков: 7 | Загрузок: 13...
Модель генерации текста Модальности:Генерация текста Задача: Генерация текста Автор: FreedomIntelligence Теги: baichuan, custom_code, zh, text-generation-inference, endpoints_compatibleЛайков: 8 | ...
Модель генерации текста Модальности:Генерация текста Задача: Генерация текста Автор: tomxyz Теги: baichuan, custom_code, text-generation-inference, endpoints_compatibleЛайков: 8 | Загрузок:...
基于самообучение生成的多轮对话ролевая игра数据在baichuan13b чат, чат, 1k, 条不, 的人, 数据, 和对话, 3k, альпака, 1. ролевая игра, ролевая игра, ролевая игра.在模型本身价值观融入情况,...
—————————————- | ———————————————————— | -本项目模型与数据集及其衍生物仅用于研究目的，不得用于商业, 以及其他会对社会带来危害的用途。 -本项目不代表任何一方的立场、利益或想法，无关任何团体的任何类型的主张，因使用本项目模型、数据集等带来的任何损害、纠纷,本项目不承担任何责任。 — 在涉及事实性的指令上可能会产生违背事实的错误回答。 -对于具备危害性的指令无法很好的鉴别, 产生危害性言论。 -在一些涉及推理、代码等场景下模型的能力仍有待提高。 Модальности:Генерация текста Области применения:Диалог / чат...
