Ресурсы и техническая документация: Набор инструментов для ответственного генеративного искусственного интеллекта DataGemma RIG на Kaggle DataGemma RAG 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 RIG используется в подходе генерации с чередованием извлечения (основанном на подходах использования инструментов), где он обучен аннотировать ответ с помощью запросов на естественном языке к существующему интерфейсу Data Commons на естественном языке везде, где есть статистика. Более подробную информацию можно найти в этой исследовательской работе. — Ввод: текстовая строка, например вопрос или подсказка. — Выход: сгенерированный текст на английском языке в ответ на ввод, где статистика в ответе помечена с помощью [DC(«») —> «»]. Ниже мы предоставляем фрагмент кода для запуска точно настроенной модели, что является лишь одним шагом в полном подходе RIG, описанном в документе DataGemma. Вы можете опробовать комплексный процесс RIG в этом блокноте Colab. Чтобы запустить эту модель, сначала убедитесь, что pip install -U Transformers ускоряется, а затем скопируйте фрагмент кода из следующего раздела. Чтобы запустить эту модель, сначала сделайте…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: google
Теги: gemma2, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 110 | Загрузок: 313
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
