language:en size_categories:n<1K format:parquet modality:text library:datasets library:pandas library:mlcroissant library:polars region:us
---
dataset_info:
  features:
  - name: id
    dtype: string
  - name: title
    dtype: string
  - name: context
    dtype: string
  - name: question
    dtype: string
  - name: answers
    struct:
    - name: answer_start
      sequence: int64
    - name: text
      sequence: string
  - name: rejected
    dtype: string
  - name: chosen
    dtype: string
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 120237
    num_examples: 100
  download_size: 29212
  dataset_size: 120237
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: train
    path: data/train-*
language:
- en
---
  # ConciseLlama_dataset: Un dataset de réponse optimisé

## Description
**ConciseLlama_dataset** est un modèle de langage avancé basé sur Llama, conçu pour générer des réponses claires, concises et informatives à partir de contextes et de questions fournies. Ce modèle améliore la qualité des réponses dans les systèmes de questions-réponses et les interfaces conversationnelles.

## Caractéristiques
- **Réponses optimisées** : Génère des réponses claires et professionnelles.
- **Base de données riche** : Formé sur le dataset `squad_v2` pour couvrir un large éventail de sujets.
- **Facilité d'intégration** : API simple pour une integration rapide dans divers systèmes.

## Utilisation
Ce modèle peut être utilisé pour :
- Développer des chatbots intelligents
- Améliorer les systèmes de service client
- Produire des résumés de texte
- Répondre à des questions basées sur du contenu contextuel

### Exemple d’Utilisation
Voici un exemple de code pour utiliser le modèle :

```python
from transformers import pipeline

# Charger le modèle
model_name = "JMK001/ConciseLlama_dataset"  # Remplacez par le nom réel du modèle sur Hugging Face
model = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Fournir un contexte et une question
context = "Le modèle Llama est utilisé pour créer des systèmes de langage."
question = "Quels sont les usages de Llama?"

# Générer une réponse
response = model(f"### Context:\n{context}\n\n### Question:\n{question}")

print("Réponse : ", response[0]['generated_text'])


---
tags:
- dataset
- llama
- ollama
---