Inner Thoughts, Tool Responses 这些数据怎么训练？
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
Línea de trabajo
Comienza con SFT_data/conversations/conversation_with_plugins/web_search en el repositorio enlazado e inspecciona cómo representan los registros de conversación Inner Thoughts y Tool Responses. Compara el formato de los datos con los puntos de entrada de fine-tuning del proyecto. Se considera terminado cuando se documente si estos campos son obligatorios y cómo se consumen durante el entrenamiento.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
请问在微调大模型的插件能力时，需要用到这个数据吗
https://github.com/OpenLMLab/MOSS/tree/main/SFT_data/conversations/conversation_with_plugins/web_search
这里的Inner Thoughts, Tool Responses 这些数据 怎么用于训练呢？
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 12.3k
- Forks
- 1.1k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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