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@@ -13,9 +13,8 @@ tags:
13
  - français
14
  ---
15
 
16
- # LLM Fiscalité - Assistant Expert en Fiscalité Française
17
 
18
- ## Introduction
19
 
20
  Ce modèle est un **LLM Meta-Llama-3.1-8B fine tuné** pour le domaine de la fiscalité française. Il peut répondre à des questions spécifiques sur la fiscalité en générale. Il a été entraîné pour fournir des réponses précises et contextuelles basées sur des textes de référence en matière fiscalité française.
21
 
@@ -44,7 +43,7 @@ pip install transformers torch accelerate bitsandbytes
44
  ```
45
 
46
  ### Utilisation basique
47
- python
48
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
49
  model_name = "Aktraiser/model_test1"
50
  Chargement du modèle avec configuration optimisée
@@ -79,7 +78,7 @@ do_sample=True
79
  )
80
  response = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
81
  print(response)
82
-
83
  ## Paramètres de génération recommandés
84
 
85
  Pour obtenir les meilleures réponses, nous recommandons les paramètres suivants :
 
13
  - français
14
  ---
15
 
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+ # LLM - Assistant Expert
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  Ce modèle est un **LLM Meta-Llama-3.1-8B fine tuné** pour le domaine de la fiscalité française. Il peut répondre à des questions spécifiques sur la fiscalité en générale. Il a été entraîné pour fournir des réponses précises et contextuelles basées sur des textes de référence en matière fiscalité française.
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  ```
44
 
45
  ### Utilisation basique
46
+ ```python
47
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
48
  model_name = "Aktraiser/model_test1"
49
  Chargement du modèle avec configuration optimisée
 
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  )
79
  response = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
80
  print(response)
81
+ ```
82
  ## Paramètres de génération recommandés
83
 
84
  Pour obtenir les meilleures réponses, nous recommandons les paramètres suivants :