JET-7B предназначен для повышения эффективности рассуждений LLM путем обучения базовой модели DeepSeek-Distill-Qwen-7B с помощью структуры обучения с подкреплением. Благодаря этому обучению модель учится генерировать высококачественные логические шаги, сводя к минимуму ненужные вычисления и использование токенов. python def buildJETchattemplate(question, tokenizer): systemprompt = («Вы полезный ИИ-помощник. Между Пользователем » «и Помощником происходит разговор. Пользователь задает вопрос, а Помощник решает его.n» «Пожалуйста, помогите мне решить этот вопрос. Оберните только окончательный ответ в \boxed{}.» ) return tokenizer.applychattemplate( [ {«role»: «system», «content»: systemprompt}, {«роль»: «пользователь», «контент»: вопрос}], tokenize=False, addgenerprompt=True )
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Логика и рассуждение Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: JinyiHan
Теги: qwen2, causal-lm, reasoning, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 9
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
