Prox 7b Dpo

🚀 Prox 7B DPO

本項目由OpenVoid AI推出，Prox 7B DPO模型基於特定數據集微調，在黑客技術和編碼相關的自然語言處理任務中表現出色，能為相關工作提供有力支持。

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模型展示

🚀 快速開始

本模型基於 Mistral-7b-v0.2 構建，這是MistralAI於2024年3月23日發佈的新基礎模型，但尚未在HuggingFace上發佈。它在包含黑客技術和編碼相關信息的數據集上進行了微調，旨在提高其在這些領域任務中的性能。

✨ 主要特性

• 多功能支持：可用於代碼生成、代碼解釋與文檔編寫、解答黑客技術和網絡安全相關問題，以及為編碼項目提供見解和建議。
• 特定領域優化：通過在黑客技術和編碼數據集上的微調，在相關自然語言處理任務中表現更優。

📚 詳細文檔

預期用途與限制

本模型旨在協助完成與黑客技術和編碼相關的各種自然語言處理任務，例如：

• 代碼生成
• 代碼解釋與文檔編寫
• 解答黑客技術和網絡安全相關問題
• 為編碼項目提供見解和建議

然而，需要注意的是，儘管該模型在黑客技術和編碼數據上進行了微調，但不應將其用於關鍵安全應用或從事非法活動。在實際應用之前，相關領域的專家應仔細審查和驗證模型的輸出。

訓練數據

prox - 7b模型在OpenVoid AI精心策劃的專有數據集上進行了微調，該數據集包含了各種與黑客技術和編碼相關的內容。

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：2e - 05
• 訓練批次大小：4
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 分佈式類型：多GPU
• 設備數量：2
• 梯度累積步數：4
• 總訓練批次大小：32
• 總評估批次大小：16
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.95，ε = 1e - 08）
• 學習率調度器類型：餘弦
• 學習率調度器熱身步數：100
• 訓練步數：414

訓練使用分佈式多GPU設置，以加速訓練過程並處理大模型規模。

📄 許可證

本模型採用Apache 2.0許可證。