Описание: Эта модель была обучена на сочетании двух источников данных: (1) данных типа Pile-NER, сгенерированных ChatGPT, и (2) 40 контролируемых наборов данных в тесте Universal NER (см. рис. 4 в документе), где мы случайным образом выбираем 10 тысяч экземпляров из разделения поезда каждого набора данных. Обратите внимание, что наборы данных CrossNER и MIT исключены из обучения оценке OOD. Проверьте нашу статью для получения дополнительной информации. Ознакомьтесь с нашим репозиторием, чтобы узнать, как использовать модель. Шаблон для экземпляров вывода выглядит следующим образом: Шаблон подсказки: виртуальный помощник отвечает на вопросы пользователя на основе предоставленного текста. ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ: Текст: {Введите здесь текст} ПОМОЩНИК: Я прочитал этот текст. ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ: Что описывает {Заполните здесь тип объекта} в тексте? ПОМОЩНИК: (прогнозы модели в формате JSON). Эта модель и связанные с ней данные выпускаются по лицензии CC BY-NC 4.0. В основном они используются в исследовательских целях.
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: Universal-NER
Теги: llama, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 8 | Загрузок: 9
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
