Gemma 7b Finetuned

🚀 プロンプト強化のためのファインチューニング済みモデル ✍️

このモデルは、テキストプロンプトを強化するために特別に設計され、QLORA（Quantized Low Rank Adaptation）アプローチを用いてファインチューニングされています。このモデルの主な目的は、ユーザーの初期プロンプトを受け取り、それを最適なバージョンに洗練し、明瞭性、魅力、および有効性を最大化することです。この機能により、チャットボットの対話の改善から創造的な執筆プロセスの強化まで、幅広いアプリケーションにおいて非常に価値のあるツールとなっています。

✨ 主な機能

• プロンプト最適化：初期の、おそらく洗練されていないプロンプトを入力として受け取り、大幅に改善されたバージョンを出力します。
• 幅広い応用範囲：コンテンツクリエイター、マーケター、対話型AIを開発する開発者など、様々なユーザーに適しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、入力プロンプトの背後にある構造、内容、および意図を分析することで動作します。QLORAファインチューニング手法を使用して、強化すべき領域を特定し、意図したメッセージや質問をより適切に捉える修正版を生成し、高い関与度と明瞭なコミュニケーションを保証します。

モデル入力: "C program to add two numbers"
出力される改善後のプロンプト:  "Implement a C program that takes two integer inputs and calculates their sum"

モデル入力: "I wanna learn Martial Arts"
出力される改善後のプロンプト: "Explain the steps one would take to learn martial arts, from beginner to advanced levels."

💻 使用例

基本的な使用法

このモデルは、Hugging Face APIを介してアクセスすることができます。以下は、Hugging Face APIを介してモデルを使用する簡単な例です。

import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/zamal/gemma-7b-finetuned"
headers = {"Authorization": "Bearer <your-api-key>"}

def query(payload):
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

output = query({
    "inputs": "Your initial prompt here",
})

print(output)

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。