A06B-6090-H234

A06B-6090-H234

A06B-6090-H234

指令遵循。通过对自然语言描述（即指令）格式化的多任务数据集的混合进行微调，LLM 在微小的任务上表现良好，这些任务也以指令的形式所描述。这种能力下，指令调优使 LLM 能够在不使用显式样本的情况下通过理解任务指令来执行新任务，这可以大大提高泛化能力。

循序渐进的推理。对于小语言模型，通常很难解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学学科单词问题。同时，通过思维链推理策略，LLM 可以通过利用涉及中间推理步骤的 prompt 机制来解决此类任务得出终答案。据推测，这种能力可能是通过代码训练获得的。

A06B-6090-H234 

Part# Q"ty:

1 P-21-21A   1

2 P-21-42A-1   2

3 P-21-69B   4

4 P-21-88B   2

5 P-24-17A   1

6 P-24-87A   2

7 PK-23-51B   4

8 PK-332A-2   1

9 PK-394B-1   2

10 PK-456A   4

11 VPM-3418   1

12 VPM-3418-1   3

  2732 68 TYPE:EPROM  Q"ty:1 

  101072  Q"ty:1

  3525387-3  Q"ty:1   

  LUG.6788138  Q"ty:1

  DO1G6712417V6  Q"ty:1  

  A1 303  Q"ty:1

  A2 313 Q"ty:1    

  A3 313  Q"ty:1

  A4 313 Q"ty:1    

  B5 323  Q"ty:1 

  ELMCEA  Q"ty:1   

  ELMDEA  Q"ty:1

 MCMCEH  Q"ty:1

  NFMEEC+NFO1EA  Q"ty:1

  SCMHEC  Q"ty:1   

  PPC-2401  Q"ty:1

  51390101 REV.B CONSOLE ENABLE 5130900-100  Q"ty:1

  51390107-100 REV.A AXMCIY  Q"ty:1

  101072548 REV.F EXIDE RECT/ST SWITCH GFM  Q"ty:1

  101072737 REV.F EXIDE ELECTRONICS  Q"ty:1

  118302577C CCU BOARD EXIDE ELECTRONICS  Q"ty:1

  BACG 6706922 GE05361211 CEV  Q"ty:1

  BAMG 6702919 CE7030024  Q"ty:2

  BCG 6714133 BCG 6714131-1  Q"ty:2

  BOG 6702934 GE04390133 CEV  Q"ty:2

  IFG6708132 GE06040778  Q"ty:1

  IFG6708132 GE04331444  Q"ty:1

  ILMG6710119 AE0610617 CEV  Q"ty:1

  OCT-3000A B&W IMAGE PROCESSING  Q"ty:1

  PCL-733 32 CH ISOLATION DIGITAL INPUT REV.A1  Q"ty:3

  PCL-734 32 CH ISOLATION DIGITAL OUTPUT REV.A1  Q"ty:3

  RAOG 6702995 GE04323046 CEV．GE04323044 CEV  Q"ty:2

  SOMG 6710191-2A SOMG6710193 AE3342849 CEV  Q"ty:1