rishiraj/zephyr-math — это LLM (выпущенный под лицензией Apache 2.0), полностью настроенный на наборе данных MetaMathQA и основанный на мощной модели HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha. Мы пытаемся достичь самого современного результата в pass@1 в тестах GSM8k. Графический процессор A100, используемый для этого процесса тонкой настройки, щедро предоставлен компанией Weights & Biases. Я благодарен Сумику Ракшиту из команды W&B за постоянную поддержку в этой интеграции. Эксперимент можно отслеживать с помощью весов и отклонений здесь. !image/png AutoTrain Advanced ожидает, что ваш пользовательский набор данных CSV в определенном формате будет работать правильно. Ваш файл обучения должен содержать «текстовый» столбец, в котором будет проводиться обучение. Для достижения наилучших результатов в столбце «Текст» должны быть данные ### Человек: Вопрос?### Ассистент: Ответ. формат. Отличным примером набора данных, который ожидает AutoTrain Advanced, может быть timdettmers/openassistant-guanaco. Однако, если вы посмотрите набор данных MetaMathQA, вы увидите 3 столбца — «запрос», «ответ» и «тип». Мы предварительно обработаем этот набор данных, удалив столбец «тип» и объединив содержимое столбцов «запрос» и «ответ» в один столбец «текст» с ### Human: Query?### Assistant: Response.…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Математика
Задача: Генерация текста
Автор: rishiraj
Теги: mistral, autotrain, conversational, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 4 | Загрузок: 48
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
