Ресурсы и техническая документация: набор инструментов для ответственного генеративного искусственного интеллекта DataGemma RAG на Kaggle DataGemma RIG на Kaggle DataGemma на HuggingFace DataGemma — это серия точно настроенных моделей Gemma 2, используемых для помощи LLM в доступе и включении надежных общедоступных статистических данных из Data Commons в свои ответы. DataGemma RAG используется с расширенной генерацией поиска, где он обучен принимать пользовательский запрос и генерировать запросы на естественном языке, которые могут быть поняты существующим интерфейсом Data Commons на естественном языке. Более подробную информацию можно найти в этой исследовательской работе. — Входные данные: текстовая строка, содержащая пользовательский запрос с приглашением задать статистические вопросы. — Выходные данные: список запросов на естественном языке, которые можно использовать для ответа на запрос пользователя и которые могут быть поняты существующим интерфейсом Data Commons на естественном языке. Вот пример приглашения, используемого для получения статистических вопросов по пользовательскому запросу [Пользовательский запрос]: Ниже мы предоставляем фрагмент кода для запуска точно настроенной модели, что является лишь одним шагом в полном подходе RAG, описанном в документе DataGemma. Вы можете опробовать комплексный процесс RAG в этом блокноте Colab. Чтобы запустить эту модель, сначала обязательно установите pip…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: google
Теги: gemma2, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 189 | Загрузок: 229
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
