Эта модель была обучена с помощью H2O LLM Studio. — Базовая модель: tiiuae/falcon-7b — Подготовка набора данных: OpenAssistant/oasst1 Чтобы использовать модель с библиотекой трансформаторов на машине с графическими процессорами, сначала убедитесь, что у вас установлены библиотеки Transformers, Acceleration, Torch и Einops. Вы можете распечатать образец приглашения после этапа предварительной обработки, чтобы увидеть, как он передается в токенизатор. Кроме того, вы можете скачать h2oai_pipeline.py, сохранить его рядом с записной книжкой и самостоятельно построить конвейер на основе загруженной модели и токенизатора. Вы также можете самостоятельно построить конвейер на основе загруженной модели и токенизатора и рассмотреть этапы предварительной обработки: Эта модель была обучена с помощью H2O LLM Studio и с конфигурацией в cfg.yaml. Посетите H2O LLM Studio, чтобы узнать, как обучать собственные большие языковые модели. Результаты проверки модели с использованием EleutherAI lm-evaluation-harness. Пожалуйста, внимательно прочтите этот отказ от ответственности перед использованием большой языковой модели, представленной в этом репозитории. Использование вами модели означает ваше согласие со следующими положениями и условиями. — Предвзятость и обидчивость: большая языковая модель обучается на широком спектре текстовых интернет-данных, которые могут содержать…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: h2oai
Теги: RefinedWebModel, gpt, llm, large language model, h2o-llmstudio, conversational, custom_code, en
Лайков: 58 | Загрузок: 544
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
