XAgentLlaMa — это коллекция точно настроенных генеративных текстовых моделей масштабом от 7 до 34 миллиардов на основе Llama 2 и Code Llama. Это репозиторий для точно настроенной модели 7B, оптимизированной для XAgent с мощной возможностью вызова функций. Мы собираем около 300 тыс. фрагментов данных и настраиваем Code-Llama 7B с 48 графическими процессорами A100. Более подробная информация будет опубликована позже. Эта модель обучается с использованием специального формата вызова функций, и ее следует использовать с XAgentGen для достижения максимальной производительности. Если предоставлен формат глобальных аргументов json, выходные данные будут содержать глобальные аргументы в любое время. Code Llama — это набор предварительно обученных и точно настроенных генеративных текстовых моделей размером от 7 до 34 миллиардов параметров. Это репозиторий настроенной по инструкциям версии 7B в формате Hugging Face Transformers. Эта модель предназначена для общего синтеза и понимания кода. Ссылки на другие модели можно найти в указателе внизу. Чтобы использовать эту модель, обязательно устанавливайте преобразователи из основной версии до выхода следующей версии: — [x] Завершение кода. — [x] Заполнение. — [x]Инструкции/чат. — [ ] Специалист по Python. *Примечание. Использование этой модели…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода
Задача: Генерация текста
Автор: XAgentTeam
Теги: llama, llama-2, function calling, code, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 4
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
