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Ru Rope T5 Small Instruct

melmothによって開発
ロシア語コーパスと英語データを混合して訓練された回転位置エンコーディングT5小型モデル、命令ファインチューニング済み
ダウンロード数 29
リリース時間 : 5/30/2024

モデル概要

このモデルは従来のバイアスを回転位置エンコーディング(RoPE)で置き換え、Flash Attention 2による高速訓練をサポートし、主にロシア語と英語の下流タスクファインチューニングに使用されます

モデル特徴

回転位置エンコーディング
RoPE(Rotary Position Embedding)を使用して従来の位置バイアスを置き換え、長文シーケンス処理能力を向上
ハイブリッドノイズ除去事前学習
UL2のハイブリッドデノイザー事前学習方法を採用し、モデルの堅牢性を強化
Flash Attention 2サポート
最適化された注意メカニズムにより訓練プロセスを加速
バイリンガルサポート
ロシア語と英語の同時処理をサポート

モデル能力

ロシア語テキスト生成
英語テキスト生成
命令理解
下流タスクファインチューニング

使用事例

自然言語処理
ロシア語テキスト生成
ロシア語の文法と意味論に準拠したテキスト内容を生成
命令応答
ユーザーが提供するテキスト命令を理解して実行
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