Gemma 7b Finetuned

🚀 用於提示增強的微調模型 ✍️

本模型專為增強文本提示而設計，採用QLORA（量化低秩自適應）方法進行微調。其主要目標是將用戶的初始提示優化為最佳版本，提升提示的清晰度、吸引力和有效性。這一能力使其成為眾多應用場景中不可或缺的工具，無論是優化聊天機器人交互，還是提升創意寫作流程，都能發揮重要作用。

🚀 快速開始

本模型可通過Hugging Face API訪問，也可通過我們提供的端點直接集成到應用程序中。以下是一個通過Hugging Face API使用該模型的簡單示例：

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)

✨ 主要特性

• 提示優化：輸入一個初始的、可能未經完善的提示，輸出一個顯著改進的版本。
• 廣泛應用：適用於內容創作者、營銷人員、開發交互式AI的開發者等。

📚 詳細文檔

工作原理

該模型通過分析輸入提示背後的結構、內容和意圖來工作。利用QLORA微調方法，它能識別需要改進的地方，並生成一個修訂版本，更好地傳達預期的信息或問題，確保更高的吸引力和更清晰的溝通。

模型輸入："C program to add two numbers"
優化後的提示輸出："Implement a C program that takes two integer inputs and calculates their sum"

模型輸入："I wanna learn Martial Arts"
優化後的提示輸出："Explain the steps one would take to learn martial arts, from beginner to advanced levels."

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。