Этот контрольно-пропускной пункт обновлен до правильной версии, смело используйте его. StructLM — это серия моделей большого языка (LLM) с открытым исходным кодом, специально предназначенных для задач структурированного обоснования знаний (SKG). Мы выпускаем 3 модели: Эти модели обучены на 🤗 SKGInstruct Dataset, наборе данных для настройки инструкций, содержащем смесь 19 задач SKG в сочетании с 🤗 SlimOrca. Для получения более подробной информации ознакомьтесь с карточкой набора данных. Модели доработаны с использованием моделей CodeLlama-Instruct-hf в качестве базовых. Каждая модель обучается в течение 3 эпох и выбирается лучшая контрольная точка. Вы можете использовать модели через библиотеку Трансформеров Huggingface. Ознакомьтесь с оценочным кодом в нашем репозитории Github: https://github.com/TIGER-AI-Lab/StructLM. Для этой модели 7B формат подсказки (отличный от 13B, 34B) следующий. Чтобы увидеть конкретные примеры этой линеаризации, вы можете напрямую сослаться на набор данных 🤗 SKGInstruct (скоро). Вскоре мы предоставим код для линеаризации этих данных. Эти модели обучаются для исследовательских целей. Они предназначены для того, чтобы уметь интерпретировать линеаризованный структурированный ввод. Дальнейшее использование потенциально может включать различные приложения, требующие интерпретации структурированных данных. Пока…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: TIGER-Lab
Теги: llama, conversational, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 23 | Загрузок: 34
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
