Используемая модель: HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha Набор данных: мета-математика/MetaMathQA Набор данных MetaMathQA — это недавно созданный набор данных, специально разработанный для расширения возможностей математических рассуждений в больших языковых моделях (LLM). Он построен путем начальной загрузки математических вопросов и их переписывания с разных точек зрения, обеспечивая всеобъемлющую и интересную среду для LLM для развития и совершенствования своих навыков решения математических задач. — Проводилось с учетом эффективности и рентабельности. — Выполнено общей продолжительностью 10,9 часов за 0,5 эпохи с использованием графического процессора A6000 48 ГБ. — Стоимость всего процесса тонкой настройки составляет 22,01 доллара США. — Эпохи: 0,5 — Общая стоимость точной настройки: 22,01 доллара США — Путь модели: HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha — Скорость обучения: 0,0001 — Разделение данных: 95% обучение, 5% проверка — Шаги накопления градиента: 4
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода Следование инструкциям Диалог / чат Математика
Задача: Генерация текста
Автор: monsterapi
Теги: mistral, meta-math, code, instruct, Zephyr-7B-Alpha, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 4 | Загрузок: 18
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
