Instruction-Tuning-Papers
Liste de lecture sur le réglage des instructions. Une tendance qui commence avec Natrural-Instruction (ACL 2022), FLAN (ICLR 2022) et T0 (ICLR 2022).
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Instruction-Tuning-Papers compte 767 étoiles sur GitHub. Il a été forké 23 fois. Il est développé activement depuis 2022. Ses principaux thèmes sont : cross-task-generalization, generalization, instruction, instruction-following.
Qu'est-ce que Instruction-Tuning-Papers ?
Liste de lecture sur le réglage des instructions. Une tendance qui commence avec Natrural-Instruction (ACL 2022), FLAN (ICLR 2022) et T0 (ICLR 2022).
Instruction-Tuning-Papers est-il open source ?
Instruction-Tuning-Papers est un projet open source.
Instruction-Tuning-Papers est-il gratuit ?
Oui. Instruction-Tuning-Papers est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
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[](https://olud.ai/project/sinclaircoder-instruction-tuning-papers.html)
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