> Обновление от 2024.04.15: Первый выпуск модели Gemma-Mling 7B. Эта карточка модели соответствует базовой версии 7B модели Gemma-Mling, постоянно подвергающейся предварительному обучению в основном на корейском/английском/китайском/японском языках + 500 многоязычных корпусах. Оригинальный учебный код Google Gemma-7B @ Github: Разработчики модели Gemma-EasyLM: Джунбум Ли (Беоми) и Тэкюн Чой (Тэкюн). Ниже мы поделимся некоторыми фрагментами кода о том, как быстро начать работу с моделью. Сначала обязательно установите преобразователи -U, а затем скопируйте фрагмент из раздела, соответствующего вашему варианту использования. Входные данные: текстовая строка, например вопрос, подсказка или документ, который нужно суммировать. Выходные данные: сгенерированный текст на многоязычном языке в ответ на вводимые данные, например ответ на вопрос или краткое изложение документа. Мы обучали смесь наборов данных на нескольких языках и обучали до 100B. Выпущенная модель является моделью с лучшей производительностью, согласно нашей оценке, приведенной ниже, по контрольным точкам модели. Для наборов данных на корейском и английском языках мы использовали выборочный набор обучающих данных llama2ko, в котором соотношение 1:1 для каждого языка. — Для знаний / KoBest / XCOPA / XWinograd — EleutherAI/lm-evaluation-harness v0.4.2 — Для JP Eval Harness -…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: beomi
Теги: gemma, ko, en, zh, ja, model-index, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 14 | Загрузок: 26
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
