llama2_esci_v1
针对ESCI查询，利用Llama2进行微调提升产品关联度
Llama2的微调用于优化ESCI查询与产品的相关性，项目通过深度学习模型增进查询与产品的理解，提升搜索结果的精确性与关联度。
项目简介：llama2_esci_v1
项目背景
llama2_esci_v1 是一个经过微调的模型，专注于ESCI（查询-产品相关性）任务。理解这一任务的核心在于提高用户查询与产品之间的匹配准确性，从而优化搜索体验。模型的当前配置被称为all_available__epoch2，意味着这个模型已经经过两轮训练迭代。
模型信息
- 开发者： 目前信息缺失
- 资助方： 目前信息缺失
- 共享方： 目前信息缺失
- 模型类型： 目前信息缺失
- 处理语言： 目前信息缺失
- 许可证： 目前信息缺失
- 微调基础： 目前信息缺失
使用场景
直接用途
当前没有明确的直接用途信息，但通常这样的模型可直接用于测试和基准评估。
推广用途
模型适用于在特定的环境或应用中进行进一步的任务微调，但具体的使用细节信息仍然缺失。
不当用途
为了防止滥用，模型不适合于恶意或者不当应用，具体的使用范围尚未明确。
偏见与限制
使用此模型的用户需了解模型可能存在的偏见、风险及其技术局限性。为避免不当影响，需要进一步的信息以进行合理的建议。
如何开始
缺少具体的开始使用指导，但通常涉及导入模型框架并进行初步评估。
训练细节
训练数据
目前缺乏详细的训练数据描述，通常需要具备针对性的数据集来提高模型性能。
训练过程
具体的超参数和训练精度信息缺失，不过在类似应用中，通常会涉及混合精度训练等策略。
评估
测试数据与指标
测试数据、评估维度及指标细节的信息未提供。合理的评估通常需要明确的指标体系来保证模型的有效性。
结果总结
当前无可用结果，但一般通过实验数据来验证模型性能。
环境影响
碳排放量评估可借助机器学习影响计算器，但具体的硬件类型、使用时间及区域等信息均缺失。
技术规格
模型架构与目标
目前无详细信息，但该部分通常解释模型结构的设计意图及目标。
计算设施
所用硬件及软件信息未提供，通常包括计算资源的定义来保证模型运行。
该项目信息有待补充，涉及人员和联系信息目前也未披露。这些信息有助于理解模型的开发动机及其技术背景。
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