Точная настройка Smaug 72b v0.1 с использованием набора данных альпаки, который у меня под рукой. Данные представляют собой данные планирования и рассуждения, которые я использую, чтобы помочь модели разбить набор запросов на логический план. По какой-то странной причине он сталкивается с ммлу и винограндом? Я ожидал, что ARC превзойдет эти два, но зачастую это скорее форма искусства, чем наука. Спасибо Abacus.AI за то, что поделились своей работой. Я использовал тот же набор данных при обучении одной из моих сов Strix Rufipes 70B, которая хорошо зарекомендовала себя при планировании задач разработки и другой технической работы. Обратите внимание, что лицензия указывает на базовую лицензию SMAUG, поскольку это лишь доработка их модели. Уважайте и соблюдайте их условия. Еще раз большое спасибо Abacus за то, что они сделали свою работу открытой, и используйте это как вдохновение, чтобы сохранять открытость своей работы и уважать их лицензионные соглашения. Ссылка на лицензию – Тип оборудования: [A100….. больше, чем я хотел использовать, поскольку все это на моем $$$] – Часы использования: [8] – Облачный поставщик: [runpod.io] – Вычислительный регион: [США] – Выбросы углерода: [?]
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: ibivibiv
Теги: llama, en, model-index, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 24 | Загрузок: 502
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
