— Название: Модель метки COIG-Kun — Дата выпуска: 2023.12.04 — URL-адрес Github: COIG-Kun — Разработчики: Тянью Чжэн, Шуюэ Го, Синвэй Цюй, Синьрун Ду, Вэньху Чен, Цзе Фу, Вэньхао Хуан, Гэ Чжан. Модель метки является частью проекта Kun, целью которого является улучшение обучения языковой модели с помощью новой парадигмы увеличения данных. использование принципов самовыравнивания и обратного перевода инструкций. Модель специально настроена для генерации высококачественных учебных данных, что является важнейшим компонентом подхода проекта к дополнению данных и обучению языковой модели. — Основное использование: Модель меток предназначена для генерации обучающих данных для точной настройки языковых моделей. — Целевые пользователи: исследователи и разработчики в области НЛП и машинного обучения, особенно те, кто работает над обучением языковых моделей и увеличением данных. Модель Label обучается с использованием примерно десяти тысяч высококачественных исходных инструкций. Эти инструкции были тщательно составлены для обеспечения эффективности процесса обучения и получения высококачественных результатов для использования в качестве учебных данных. — Базовая модель: Yi-34B — Эпохи: 6 — Скорость обучения: 1e-5 — Метод точной настройки: модель была доработана на высококачественных семенах…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: m-a-p
Теги: llama, zh, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 6 | Загрузок: 10
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
