StructLM — это серия моделей большого языка (LLM) с открытым исходным кодом, специально предназначенных для задач структурированного обоснования знаний (SKG). Эта модель обучается с использованием Mistral в качестве базовой модели вместо CodeLlama. Эта модель обучена на наборе данных SKGInstruct-skg-only. Для получения более подробной информации ознакомьтесь с карточкой набора данных. Эта модель доработана с использованием моделей Mistral-v0.2 в качестве базовых. Каждая модель обучается в течение 3 эпох и выбирается лучшая контрольная точка. Вы можете использовать модели через библиотеку Трансформеров Huggingface. Оценочный код можно найти в нашем репозитории Github: https://github.com/TIGER-AI-Lab/StructLM. Чтобы увидеть конкретные примеры этой линеаризации, вы можете напрямую сослаться на набор данных 🤗 SKGInstruct (скоро). Вскоре мы предоставим код для линеаризации этих данных. Эти модели обучаются для исследовательских целей. Они предназначены для того, чтобы уметь интерпретировать линеаризованный структурированный ввод. Дальнейшее использование потенциально может включать различные приложения, требующие интерпретации структурированных данных. Хотя мы пытались построить специализированную модель SKG, способную обобщать, мы показали, что это сложная область, и у нее могут отсутствовать характеристики производительности, которые позволили бы ей быть…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: TIGER-Lab
Теги: mistral, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 6 | Загрузок: 5
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
