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@@ -73,6 +73,18 @@ prompt = """Ci-dessous se trouve une instruction qui décrit une tâche. Écrive
 Donne moi la recette pour faire un bon mojito
 
 ### Réponse :"""
+
+prompt = """Ci-dessous se trouve une instruction qui décrit une tâche. Écrivez une réponse qui complète de manière appropriée la demande.
+
+### Instruction :
+Détermine le sentiment associé au texte parmis positif, négatif, neutre
+
+### Entrée
+J'apprécie les fruits au sirop
+
+### Réponse :"""
+
+
 completions = pipeline_instruct(prompt, **generation_kwargs)
 for completion in completions:
     print(prompt + " […]" + completion['generated_text'])
@@ -135,7 +147,7 @@ J'apprécie les fruits au sirop
 Positif
   
 </details>
-
+<details>
 <summary>output sentiment claire base (click)</summary>
 ### Instruction :
 Détermine le sentiment associé au texte parmis positif, négatif, neutre
@@ -161,7 +173,9 @@ I used this [guide](https://wandb.ai/capecape/alpaca_ft/reports/How-to-Fine-tune
 
 #### Training Hyperparameters
 
-- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
+- **Training regime:**
+
+```
 4 bits
 
 per_device_train_batch_size = 4 #4
@@ -191,6 +205,7 @@ peft_config = LoraConfig(
         "dense_4h_to_h",
     ]
 )
+```