Эта модель основана на Meta Llama-2-7B-Chat-HF и точно настроена с помощью некоторых статей Индонезийской Википедии, которые я очистил ранее. Используя QLoRA (QLora: эффективная точная настройка квантованных LLM), Merak-7B может работать с 16 ГБ видеопамяти. Merak-7B, и все его производные лицензируются по лицензии Creative Commons, с указанием авторства, совместного использования, некоммерческое (CC-BY-SA-NC 4.0). Merak-7B расширяет возможности энтузиастов искусственного интеллекта и исследователей. Большое спасибо всем моим друзьям и сообществам, которые помогли создать нашу первую модель. Не стесняйтесь спрашивать меня о модели и делиться новостями в социальных сетях. Убедитесь, что в вашей системе установлен драйвер CUDA, Python 3.10 и PyTorch 2. Затем установите эту библиотеку в терминал v2 = доработанная версия первой модели Merak-7B. Мы снова настроили те же статьи ID Википедии, за исключением того, что изменился стиль подсказок в вопросах. Он имеет 600 тыс. ID статей в Википедии. v1 = Первая модель Мерак-7Б. Мы выбрали и очистили около 200 тысяч статей Википедии с идентификаторами. Если вы используете модель Merak-7B в своем исследовании или проекте, укажите ее следующим образом:
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: Ichsan2895
Теги: llama, id, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 11 | Загрузок: 8
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
