shibing624/chinese-text-correction-7b

— 评估指标: F1 — CSC (исправление китайского правописания):拼写纠错模型,表示模型可以处理音似、形似、语法等长度对齐的错误纠正 — CTC (коррекция китайского текста):文本纠错模型,表示模型支持拼写、语法等长度对齐的错误纠正,还可以处理多字、少字等长度不对齐的错误纠正- Графический процессор: Tesla V100, 32 ГБ. Сначала вы пропускаете входные данные через модель трансформатора, а затем получаете сгенерированное предложение. — количество эпох: 8 — размер пакета: 2 — шаги: 36000 — оценка потерь: 0,12 — базовая модель: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct — данные поезда: shibing624/chinesetextcorrection — время обучения: 10 дней — оценка потерь:  — потеря поезда: 如果需要训练Qwen的纠错模型,请参考https://github.com/shibing624/pycorrector 或者 https://github.com/shibing624/MedicalGPT

Модальности:
Генерация текста

Области применения:
Диалог / чат

Задача: Генерация текста
Автор: shibing624
Теги: qwen2, text-generation-inference, conversational, zh, endpoints_compatible
Лайков: 20  |  Загрузок: 70

Открыть на HuggingFace →

Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.