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|---|---|
Verbe du Premier Groupe | Il chante pour la conférence. |
Passé Composé | J'ai analysé un nouveau modèle avec diligence. |
Impératif Présent | Lance le script demain matin ! |
Futur Simple | Nous finirons leur partie pour la conférence. |
Phrase Interrogative | Pourquoi ce modèle a-t-il un si petit nombre de paramètres ? |
Nom Commun et Déterminant | Un modèle se pré-entraîne sur des milliers d'exemples. |
Adjectif Qualificatif | Ton idée de dataset est innovant et très pertinent. |
Expression Courante | Mieux vaut prévenir que guérir avec les erreurs de code. |
Subordonnée Temporelle | Après avoir lu la documentation, tu comprendras l'API. |
Comparaison | Ton travail est meilleur que la version précédente. |
Verbe du Premier Groupe | Tu parles avec diligence. |
Passé Composé | Elle a testé un nouveau modèle hier soir. |
Impératif Présent | Code le script en silence ! |
Futur Simple | Vous serez prêt pour le déploiement rapidement. |
Phrase Interrogative | Est-ce que le modèle est compatible avec Safetensors ? |
Nom Commun et Déterminant | Une donnée manquante peut corrompre la formation. |
Adjectif Qualificatif | La documentation est claire et très bien structurée. |
Expression Courante | C'est la cerise sur le gâteau d'avoir un modèle *from scratch*. |
Subordonnée Temporelle | Lorsque l'API sera stable, je ferais les tests finaux. |
Comparaison | L'entraînement est plus long que nous l'avions prévu. |
Verbe du Premier Groupe | Je regarde à la bibliothèque. |
Passé Composé | Tu as développé un nouveau modèle avec joie. |
Impératif Présent | Lis ce tutoriel de codage avec attention ! |
Futur Simple | Ils coderont la prochaine fonctionnalité pour la conférence. |
Phrase Interrogative | Comment mettre à jour les poids du modèle facilement ? |
Nom Commun et Déterminant | Le jeu de données nécessite un nettoyage en profondeur. |
Adjectif Qualificatif | Ce SLM est petit mais étonnamment puissant. |
Expression Courante | Ne remettons pas à demain ce qu'on peut coder aujourd'hui. |
Subordonnée Temporelle | Avant que le modèle ne diverge, il faut ajuster le *learning rate*. |
Comparaison | Ce modèle de 51M de paramètres est presque aussi bon que le 0.7B. |
Subsets and Splits
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