Model: projecte-aina/aguila-7b
Author: projecte-aina
Pipeline: text-generation
Library: transformers
Tags: transformers, pytorch, safetensors, RefinedWebModel, text-generation, aguila, falcon, spanish, catalan, custom_code, en, es, ca, model-index, text-generation-inference, endpoints_compatible, region:us
Card metadata: language: en, es, ca
licence: apache-2.0
tags: aguila, falcon, spanish, catalan
metrics: ppl
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results: task: name: Causal Language Modeling
type: text-generation
metrics: name: Perplexity
type: ppl
value: 8.59
verified: no
pipeline_tag: text-generation
widget: text: Respon a la pregunta següent.
Pregunta: "Quina és la capital de Suècia?"
Resposta: "La capital de Suècia és Estocolm."
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Respon a la pregunta següent.
Pregunta: "Quina beguda es consumeix als matins per despertar-se?"
Resposta: "La majoria de gent consumeix cafè per despertar-se."
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Respon a la pregunta següent.
Pregunta: "Explica com funciona un motor de combustió"
Resposta:
example_title: Pregunta-Resposta, text: Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:
Texto: "Me llamo Wolfgang y vivo en Berlin"
Entidades: Wolfgang:PER, Berlin:LOC
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Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:
Texto: "Hoy voy a visitar el parc güell tras salir del barcelona supercomputing center"
Entidades: parc güell:LOC, barcelona supercomputing center:LOC
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Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:
Texto: "Maria y Miguel no tienen ningún problema contigo"
Entidades: Maria:PER, Miguel:PER
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Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:
Texto: "Damián se cortó el pelo"
Entidades: Damián:PER
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Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:
Texto: "Lo mejor de Barcelona és el bar de mi amigo Pablo"
Entidades: Pablo:PER, Barcelona:LOC
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Extrae las entidades nombradas del siguiente texto:
Texto: "Carlos comparte piso con Marc"
Entidades:
example_title: Entidades-Nombradas
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Created: 2023-07-05 13:29:04