— Домашняя страница: https://github.com/kaistAI/CoT-Collection — Репозиторий: https://github.com/kaistAI/CoT-Collection — Документ: https://arxiv.org/abs/2305.14045 — Контактное лицо: seungone@kaist.ac.kr CoT-T5 — это языковая модель, использующая Flan-T5 в качестве базовой модели и CoT настроен на основе 1,84 миллиона обоснований для 1060 задач из коллекции CoT. Поскольку CoT был настроен по большому количеству причин, он показывает превосходную производительность с CoT по сравнению с Flan-T5. Можно использовать CoT-T5 для (1) решения невидимых задач в режиме нулевого выстрела и (2) адаптации к новым задачам с точной настройкой CoT. — Тип модели: языковая модель — Язык(и) (NLP): английский — Лицензия: Apache 2.0 — Связанные модели: все контрольные точки CoT-T5 — Ресурсы для получения дополнительной информации: — Исследовательская работа — GitHub Repo CoT-T5 обучается с двумя разными размерами (3B и 11B). Вы можете проверить LM размером 11B на этой странице. Также ознакомьтесь с нашим набором данных на этой странице. Сбор CoT и CoT-T5 регулируются Условиями использования OpenAI для сгенерированных данных. Если вы подозреваете какие-либо нарушения, пожалуйста, свяжитесь с нами. Ниже вы найдете несколько примеров сценариев использования этой модели в трансформерах: Если следующая модель окажется для вас полезной, рассмотрите…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: kaist-ai
Теги: t5, text2text-generation, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 12 | Загрузок: 23
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
