Prepare Templates for Common Usecases
- 主要言語
- Python
- スター
- 26
- フォーク
- 3
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
Battle test existing schema for different [use-cases](https://huggingface.co/docs/autotrain/text_classification)
- [ ] Evaluations
- [ ] Finetuning
- [ ] Others
- [ ] mcqa_2
- [ ] piqa
- [ ] winogrande
- [ ] mcqa_5
- [ ] csqa
- [ ] riddle_sense
- [ ] yesno_close
- [ ] boolq
- [ ] creak
- [ ] strategyqa
- [ ] yesno_open
- [ ] bioasq
- [ ] boolq
- [ ] pubmedqa
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
調査の方向性
Review the linked Hugging Face documentation on text classification use-cases. Examine the existing schema in the repository to understand how to structure templates for evaluations, fine-tuning, and specific tasks like mcqa_2, piqa, etc. Start by locating the schema definition and create templates that map each use-case to the required data format. Test by generating synthetic datasets for one task to verify the template works.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, data, machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 45/100