基于Transformers库的监督微调(SFT)模型，用于优化语言模型的性能
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发布时间 : 5/11/2025
模型简介
该模型是基于Transformers库开发的监督微调(SFT)模型，主要用于优化预训练语言模型在特定任务上的表现。
模型特点
监督微调
通过监督学习方式优化预训练语言模型
基于Transformers库
建立在强大的Transformers库基础上，兼容多种预训练模型
任务适配
可针对特定下游任务进行优化
模型能力
语言模型微调
文本生成优化
任务特定性能提升
使用案例
自然语言处理
文本生成优化
优化预训练模型在特定领域的文本生成质量
生成文本更符合领域要求
对话系统
微调模型用于构建更专业的对话系统
对话响应更准确和相关
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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