Эта модель основана на Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct и претерпела многочисленные настройки для улучшения общей производительности по сравнению с базовой моделью. Несмотря на то, что он превосходно справляется с задачами по японскому языку, он предназначен для удовлетворения множества глобальных потребностей. Qwen/Qwen2.5-72B-Instructをベースに複数のチューニングを施し、Baseモデルから総合的なパフォーマンスを向上させたモデルです。日本語タスクを得意としますが、グローバルな多様なニーズに対応できるように設計されています。 gpt-4oを評価器としたЯпонский MT Скамьяにおいて、4ビット量子化を用いた本モデルの推論能力はgpt-4-turboを超えるスコアを達成いたしました。 Здесь представлен фрагмент кода с применением шаблона applychat, который покажет вам, как загрузить токенизатор и модель и как генерировать содержимое. Для создания данных инструкций мы извлекли высококачественные данные из японской Википедии и FineWeb. Наш инновационный подход к обучению позволяет повысить производительность на разных языках и в различных областях, что делает модель пригодной для глобального использования, несмотря на то, что она ориентирована на японские данные. 日本語のWikiデータおよび、FineWebから良質なデータのみを抽出し、Instructionデータを作成しました。このモデルでは日本語に特化させていますが、世界中のどんなユースケースでも利用可能なアプローチです。 https://huggingface.co/datasets/legacy-datasets/wikipedia https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb Мы использовали простой метод настройки инструкций для обучения модели образцовым ответам. Такой подход расширяет возможности модели…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: AXCXEPT
Теги: qwen2, chat, conversational, ja, en
Лайков: 12 | Загрузок: 14
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
