Добро пожаловать в процесс обучения моей новой языковой модели с конфигурацией 32k. Обучение модели — это кропотливый процесс, и именно в этой конфигурации размер последовательности имеет решающее значение, позволяя лучше понимать и генерировать текст. Размер последовательности имеет решающее значение. Более длинная последовательность позволяет модели понять более обширный контекст, улавливая нюансы и детали, которые в противном случае могли бы быть упущены. Кроме того, с расширением до 32 КБ у нас появилось больше места для включения сложных элементов, таких как риторика, что позволяет выражать более убедительное и красноречивое выражение. Вот кропотливые этапы обучения модели: 1. Заголовки Википедии + Введение: прочный фундамент строится с использованием заголовков Википедии, предоставляющих обзор различных тем. 2. Заголовки + содержание Википедии: для углубления понимания включено полное содержание статей Википедии. 3. Классические книги: Погружение в нюансы исторического литературного языка, тренировка модели на текстах из классических книг. 4. Статьи: включение подробной и обновленной информации из статей из разных областей знаний. 5. QA (Вопросы и ответы): Улучшение…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Агенты
Задача: Генерация текста
Автор: ccore
Теги: llama, llama2, prompt, reverse prompt, qa, questiona, answer, builder
Лайков: 4 | Загрузок: 9
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
