Эта версия модели обучена выполнять RAG на японском языке. Многочастная RAG — выполняет RAG, используя несколько контекстов одновременно. Одноблочный RAG — выполняет RAG, используя один контекст за раз, что позволяет выполнять параллельные вычисления. Расширение ответа — предлагает модели написать более длинный ответ на заданный вопрос. Многоязычный RAG — выполняет RAG, используя контексты на языках, отличных от языка вопроса. Генерация вопросов и ответов** — генерирует вопросы и ответы на основе справочного текста для предварительной индексации набора текстов. Модели на других языках можно найти в нашей коллекции Kurage. Скоро появится многоязычная модель! Эта модель была обучена с использованием экземпляра ml.gu7ef.8xlarge-gu100 на платформе для искусственного интеллекта из Alibaba Cloud. Примечание. Существует известная проблема с одноблочным режимом RAG, иногда говорящая о том, что он не может ответить на вопрос на основе текста, хотя на самом деле это возможно. Это произошло потому, что наши одночастичные данные обучения составляли 50:50 ответов и сценариев с невозможностью ответить, что делало модель чрезмерно консервативной. Мы решим эту проблему через неделю или две, когда переобучимся с использованием данных 90:10 в предстоящем выпуске Qwen 2.5. Чтобы использовать модель для базового многокусочного RAG, вы можете использовать следующий код:…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат RAG (поиск + генерация)
Задача: Генерация текста
Автор: lightblue
Теги: qwen2, RAG, conversational, ja
Лайков: 6 | Загрузок: 2
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
