В этом проекте для тонкой настройки используется Unsloth. Все данные обучения перед обучением преобразуются в формат OpenAI Harmony, но могут быть случаи, когда выходной формат не соответствует спецификации OpenAI Harmony. Репозиторий Safetensors: Midorin-Linux/gpt-oss-20b-Coding-Distill Репозиторий GGUF: Midorin-Linux/gpt-oss-20b-Coding-Distill-GGUF В этом проекте реализован сложный многоэтапный конвейер тонкой настройки для модели GPT-OSS-20B, использующий данные разговоров из нескольких современных моделей искусственного интеллекта для создания сбалансированной, высокопроизводительной языковой модели, оптимизированной для: — Расширенное кодирование (с помощью GPT-5.2-codex-max) — Сложное рассуждение (с помощью Claude 4.5 Opus и GPT-5.2 с высокими рассуждениями) — Сбалансированный общий интеллект (с помощью Claude 4.5 Sonnet) Почему этот подход? Традиционная точная настройка часто страдает от: — Катастрофического забывания при обучении на последовательных наборах данных — Несбалансированных возможностей при обучении из одного источника — Несогласованности стилей между различными типами задач
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: midorin-Linux
Теги: gpt_oss, openai, unsloth, conversational, code, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 21
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
