DistilHermes-2.5-Mistral-7B
eren23
Pregunta y respuesta
DistilHermes-2.5-Mistral-7B es un modelo finetuned con DPO utilizando el dataset argilla/distilabel-intel-orca-dpo-pairs. Es un modelo en la biblioteca de transformers para la generación de texto y respuestas a preguntas. El modelo ha sido evaluado en varios conjuntos de datos y ha mostrado resultados prometedores.
Como usar
Para usar el modelo, se puede utilizar el siguiente ejemplo de código en Python:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = 'eren23/DistilHermes-2.5-Mistral-7B'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
prompt = '¿Dónde vivo?'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Funcionalidades
- Generación de texto
- Respuestas a preguntas
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con inferencia de generación de texto
- Compatible con endpoints de inferencia
Casos de uso
- Generación de texto complejo
- Respuestas a preguntas complejas
- Asistentes virtuales
- Sistemas de chatbots
- Investigación en procesamiento del lenguaje natural