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@@ -5,15 +5,15 @@ datasets:
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- stingning/ultrachat
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1.效率：透過使用GPU加速、LoRA、梯度累積和混合精度訓練（FP16），最大化運算資源和訓練速度。
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2.適應性：透過LoRA對模型的特定組件進行微調，它可以以減少參數達到(30%)以更新更有效地適應目標任務的預訓練模型。
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3.監控和靈活性：日誌記錄、檢查點和損失繪圖功能確保流程透明、可管理且可根據中間結果進行調整。
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4.結合兩個數據庫來做微調模型來達到知識問答和聊天的機器人
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- wikimedia/wikipedia
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- stingning/ultrachat
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## api使用方法:
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@@ -35,4 +35,4 @@ If you use this model and love it, use this to cite it 🤗
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author={Liu Hsin Kuo},
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year={2024},
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}
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- stingning/ultrachat
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結合兩個數據庫來做微調模型來達到知識問答和聊天的機器人
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- wikimedia/wikipedia
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- stingning/ultrachat
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1.效率：透過使用GPU加速、LoRA、梯度累積和混合精度訓練（FP16），最大化運算資源和訓練速度。
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2.適應性：透過LoRA對模型的特定組件進行微調，它可以以減少參數達到(30%)以更新更有效地適應目標任務的預訓練模型。
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## api使用方法:
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author={Liu Hsin Kuo},
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year={2024},
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