Эта модель точно настраивается на наборах данных Гутенберга с использованием стратегии kto. Я впервые использую стратегию kto и не уверен, как на самом деле работает эта модель. По сравнению с теми крупными компаниями, которые убирают из упаковки такие аксессуары, как зарядные устройства и кабели, я добился реальной защиты окружающей среды за счет реального снижения энергопотребления, а не перекладывания расходов на потребителей. Оформить заказ GGUF можно здесь: Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Gutenberg-KTO-Q6_K-GGUF ~~Я случайно взял какой-то мусор на подержанном рынке и собрал ПК~~ Я тщательно выбрал различное специализированное оборудование и построил несравненный домашний сервер, который я назвал Великим сервером: — ЦП: Intel Core i3-4160 — Память: 8G DDR3, одноканальный — Графический процессор: Tesla P4, TDP 75 Вт с экологически чистым энергопотреблением. Диск: 1 ТБ M.2 NVME, PCIe 4.0. Чтобы попрактиковаться в экологичном обучении, я использовал различные методы, в том числе adam-mini, qlora и unsloth, чтобы минимизировать использование видеопамяти и энергии, а также ускорить скорость обучения. — набор данных: Орион-жен/кто-гутенберг — эпоха: 2 — накопление градиента: 8 — размер пакета: 1 — бета-версия KTO perf: 0,1
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: Orion-zhen
Теги: qwen2, conversational, zh, en
Лайков: 5 | Загрузок: 7
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
