ICKG (интегрированный генератор контекстных графов знаний) — это языковая модель, специфичная для конкретной задачи и выполняющая инструкции, для построения графа знаний (KGC), точно настроенная на основе Vicuna-7B от LMSYS, которая сама по себе является производной от LLaMA LLM от Meta. — Разработчик: Сяохуэй Ли. — Тип модели: авторегрессионная языковая модель, основанная на архитектуре преобразователя. — Лицензия: Некоммерческая. — Доработано на основе модели: Vicuna-7B (первоначально от LLaMA). — Репозиторий: https://github.com/your-github-repo — Веб-сайт: https://xiaohui-victor-li.github.io/FinDKG/ — Документ: https://arxiv.org/abs/your-paper-id Основное использование iKG LLM — создание графов знаний (KG) на основе возможности следования инструкциям со специализированными подсказками. Он предназначен для исследователей, специалистов по данным и разработчиков, заинтересованных в обработке естественного языка и построении графов знаний. — Код Python: https://github.com/your-github-repo/tree/main#api — Интерфейс командной строки FastChat: https://github.com/your-github-repo#ikg-weights iKG настроен на основе Vicuna-7B с использованием примерно 3 тыс. демонстраций, следующих за инструкциями, включая входной документ конструкции KG и извлеченные триплеты KG в качестве выходного ответа. Таким образом, iKG учится извлекать…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: victorlxh
Теги: llama, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 9
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
