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Llama-3-8B-Instruct-Ja

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@@ -98,7 +98,7 @@ print(tokenizer.decode(outputs[0]))
 # 学習方法
 meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instructに対して、cl-nagoya/auto-wiki-qaにある約240万件の学習データでLoRAによるインストラクションチューニングを1epoch行い、LoRAをマージしました。
 その後、そのモデルに対して、llm-jp/databricks-dolly-15k-jaでLoRAによるインストラクションチューニングを1epoch行い、LoRAをマージしました。
 # ハードウェア
 - NVIDIA A6000x2

 # 学習方法
 meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instructに対して、cl-nagoya/auto-wiki-qaにある約240万件の学習データでLoRAによるインストラクションチューニングを1epoch行い、LoRAをマージしました。
 その後、そのモデルに対して、llm-jp/databricks-dolly-15k-jaでLoRAによるインストラクションチューニングを1epoch行い、LoRAをマージしました。
+これらの学習はすべて教師あり学習で行いました。
 # ハードウェア
 - NVIDIA A6000x2