ieit-yuan/yuan2.0-2b-mars 🔢📝 → 📝
About
yuan2.0-2b-mars是源2.0-2B模型的2024年3月版本，源2.0 是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型。我们开源了全部的3个模型源2.0-102B，源2.0-51B和源2.0-2B。并且我们提供了预训练，微调，推理服务的相关脚本，以供研发人员做进一步的开发。源2.0是在源1.0的基础上，利用更多样的高质量预训练数据和指令微调数据集，令模型在语义、数学、推理、代码、知识等不同方面具备更强的理解能力。
Example Output
Prompt:
"请问目前最先进的机器学习算法有哪些？"
Output
目前最先进的机器学习算法包括：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）和强化学习（Reinforcement Learning，RL）等。这些算法在不同的任务和应用场景中都取得了优异的表现，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域。
Performance Metrics
6.42s
Prediction Time
6.44s
Total Time
All Input Parameters
{
"top_k": 50,
"top_p": 1,
"prompt": "请问目前最先进的机器学习算法有哪些？",
"temperature": 1,
"max_new_tokens": 4096
}
Input Parameters
- top_k
- The number of highest probability tokens to consider for generating the output. If > 0, only keep the top k tokens with highest probability (top-k filtering).
- top_p
- A probability threshold for generating the output. If < 1.0, only keep the top tokens with cumulative probability >= top_p (nucleus filtering). Nucleus filtering is described in Holtzman et al. (http://arxiv.org/abs/1904.09751).
- prompt (required)
- temperature
- The value used to modulate the next token probabilities.
- max_new_tokens
- The maximum number of tokens the model should generate as output.
Output Schema
Output
Version Details
- Version ID
fc193b6a37ab65602586d0f6979971ecee3c79cc0d8ebf95ed5a93d1f68a440a- Version Created
- April 23, 2024