Аппаратное обеспечение: для обучения нашей модели мы использовали A100x4 1. Факторы обучения**: мы точно настроили эту модель, используя комбинацию библиотеки DeepSpeed и HuggingFace TRL Trainer/HuggingFace Accelerate.
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: krevas
Теги: llama, ko, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 69
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
Эта модель mlx-community/IQuest-Coder-V1-40B-Loop-Instruct-4bit была преобразована в формат MLX из IQuestLab/IQuest-Coder-V1-40B-Loop-Instruct с использованием mlx-lm версии 0.30.0. Модальности:Генерация текста Области...
Pythia Scaling Suite — это набор моделей, разработанных для облегчения исследования интерпретируемости (см. статью). Он содержит два набора...
Обучался в течение 3 эпох на наборе данных blackcat102/evol-codealpaca-v1, получил приличные результаты по локальному недоумению — 4,36. Во...
Большие языковые модели (LLM) с трудом следуют инструкциям со сложными ограничениями по формату, длине и т. д. Следуя...
