slim-extract реализует специализированную настраиваемую возможность извлечения, вызывающую функцию, которая принимает в качестве входных данных отрывок контекста, настраиваемый ключ и выводит словарь Python с ключом, соответствующим настраиваемому ключу, со значением, состоящим из списка элементов, извлеченных из текста, соответствующего этому ключу, например, {‘universities’: [‘Berkeley, Stanford, Yale, University of Florida, …’] } Эта модель точно настроена поверх llmware/bling-stable-lm-3b-4e1t-v0, который, в свою очередь, представляет собой тонкую настройкустабильностиai/stablelm-3b-4elt. Для быстрого использования вывода мы рекомендуем версию «квантованного инструмента», например, «slim-extract-tool». function = «extract» params = «{custom key}» Prompt = » » + {text} + «n» + » » + {params} + «» + «n:» model = AutoModelForCausalLM.frompretrained(«llmware/slim-extract») tokenizer = AutoTokenizer.frompretrained(«llmware/slim-extract») text = «Акции Tesla упали вчера на 8% на премаркете после вчерашнего плохо воспринятого события в Сан-Франциско, на котором компания указала на вероятный дефицит доходов.» входы = токенизатор(приглашение,…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: llmware
Теги: stablelm_epoch, custom_code
Лайков: 13 | Загрузок: 23
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
