현재 사용한 방법들에 대해서 제대로 된 исследование абляции가 진행되지 않았기 때문에, 아이디어 위주로 참고해주시길 부탁드립니다 🙂 — AIHUB 기술과학 요약 데이터의 контекст, резюме, подсказка 값을 활용하여 Инструкция을 포함 한 Поместите его в горячую воду. {inputstartingcomment}, {inputrefercomment}, {outputstartingcomment}, {outputendingcomment} и GPT-4 в формате GPT-4. Нажмите на кнопку «Получить» и нажмите кнопку «Получить». — 1, 2, 3, 4 번 데이터를 활용해서 Самоконтроль 가능한 Инструкция FineTuning에 대한 아이디어가 생각나서 데이를 구성해 학습 데이터로 사용했습니다. — 주어진 텍스트를 «.»으로 Split 한 후 «.»으로 구분된 리스트를 랜덤하게 셔플 한 후 모델에게 Воспользуйтесь инструкциями, которые помогут вам выполнить инструкции. — Нажмите на кнопку «Получить» и нажмите кнопку «Получить». — 모델 학습 속도 증가와 모델의 추론 능력의 Емкость 를 증가시키기 위해 번역문 조합하여 데이터셋의 난이도를 높였습니다. — 데이터셋의 양을 줄이기 위해 하나의 특허문이 아닌 4096 Token내에서 1~3개의 특허를 조합하여 사용했습니다. 이 연구는 과학기술정보통신부·광주광역시가 공동 지원한 ‘인공지능 중심 산업융합 Если вы хотите, чтобы устройство было готово, оно должно быть готово.
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: jjourney1125
Теги: llama, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
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Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
