Instruction-Tuning-Papers
Elenco di lettura per l'istruzione-tuning. Una tendenza che inizia da Natrural-Instruction (ACL 2022), FLAN (ICLR 2022) e T0 (ICLR 2022).
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Instruction-Tuning-Papers ha 767 stelle su GitHub. È stato forkato 23 volte. È in sviluppo attivo dal 2022. I suoi temi principali sono: cross-task-generalization, generalization, instruction, instruction-following.
Che cos'è Instruction-Tuning-Papers?
Elenco di lettura per l'istruzione-tuning. Una tendenza che inizia da Natrural-Instruction (ACL 2022), FLAN (ICLR 2022) e T0 (ICLR 2022).
Instruction-Tuning-Papers è open source?
Instruction-Tuning-Papers è un progetto open source.
Instruction-Tuning-Papers è gratuito?
Sì. Instruction-Tuning-Papers è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
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[](https://olud.ai/project/sinclaircoder-instruction-tuning-papers.html)
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