Это квантованная версия MachineLearningLM/MachineLearningLM-7B-v1, созданная с использованием llama.cpp. Этот репозиторий содержит модель, представленную в документе MachineLearningLM: масштабирование многоэтапного контекстного обучения посредством непрерывного предварительного обучения. Представляем MachineLearningLM 🧪📊 — модель, которая постоянно предварительно обучается на миллионах синтетических табличных задач машинного обучения, что обеспечивает надежное многоэтапное контекстное обучение. 📈 Улучшение на ~15 % в невидимых табличных задачах по сравнению с o3-mini/GPT-5-mini/Qwen-2.5-7B-Instruct Мы разработали систему автоматической оценки — просто настройте параметры, чтобы легко выполнять проверку и оценку. Код теперь доступен в открытом доступе в нашем репозитории GitHub. https://huggingface.co/mradermacher/MachineLearningLM-7B-v1-GGUF Эту часть кода необходимо запускать в среде с установленными библиотеками tabicl и openpyxl. Оценочный код tabicl размещается отдельно в файле ./src/evaluation/tabiclevaluate.py. Используйте ./scripts/tabiclevaluate.sh, чтобы получить результаты оценки tabicl. Используйте —datasets, чтобы указать наборы данных для оценки, и —sample_sizes, чтобы указать количество снимков. Если необходимо оценить несколько наборов данных, разделите их с помощью…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: QuantFactory
Теги: gguf, Tabular Classification, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 382
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
