Inner Thoughts, Tool Responses 这些数据怎么训练？
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
リンクされたリポジトリの SFT_data/conversations/conversation_with_plugins/web_search から始め、会話レコードが Inner Thoughts と Tool Responses をどのように表現しているかを調べてください。データ形式をプロジェクトの fine-tuning のエントリポイントと比較してください。これらのフィールドが必須かどうか、またトレーニング中にどのように使用されるかを文書化できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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？
- 主要言語
- Python
- スター
- 12.3k
- フォーク
- 1.1k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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