Inner Thoughts, Tool Responses 这些数据怎么训练？
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- documentation, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia da SFT_data/conversations/conversation_with_plugins/web_search nel repository collegato e analizza come i record delle conversazioni rappresentano Inner Thoughts e Tool Responses. Confronta il formato dei dati con i punti di ingresso del fine-tuning del progetto. Il lavoro è completo quando viene documentato se questi campi sono obbligatori e come vengono utilizzati durante l’addestramento.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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？
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 12.3k
- Fork
- 1.1k
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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