PandasSolver — это тонко настроенные генеративные текстовые модели с 7 миллиардами параметров. Он достигает 54,98% при выполнении задач DS-1000 Pandas Completion, что примерно на 11% лучше, чем у GPT-4 (43,99%, протестировано с версией за август 2023 года). Чтобы использовать эту модель, обязательно устанавливайте преобразователи из основной версии до тех пор, пока не будет выпущена следующая версия: Архитектура модели PandasSolver — это авторегрессионная языковая модель, которая использует архитектуру преобразователя коделламы и точно настроена на WizardCoder. Варианты предполагаемого использования Учитывая относительно небольшое количество параметров, для хорошей работы этой модели может потребоваться, чтобы подсказка была такой же подробной, как в приведенном выше примере. Использование за пределами области применения. Использование любым способом, нарушающим применимые законы и правила (включая законы о торговом регулировании). Используйте на языках, отличных от английского. Использование любым другим способом, запрещенным Политикой допустимого использования и Лицензионным соглашением для [Code Llama] (https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-7b-Python-hf). Для точной настройки модели было использовано около 24 миллионов токенов. Все они представляют собой высококачественные пары вопросов и ответов Pandas. Хотя он хорошо настроен для пар вопросов и ответов Pandas, он также добился хороших улучшений в других библиотеках (кроме Tensorflow): PandasSolver…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода
Задача: Генерация текста
Автор: Transform72
Теги: llama, llama-2, code, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 4 | Загрузок: 12
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
