Unichat-llama3-Chinese-8B-28K

Unichat-llama3-Chinese-8B-28K

介绍

• 中国联通AI创新中心发布业界第一个llama3中文指令微调模型长文本版本，全参数微调(非lora/longlora)，2024年4月26日19点
• 本模型以Meta Llama 3为基础,增加中文数据进行训练,实现llama3模型高质量中文问答
• 此模型上下文原生长度28K
• 基础模型 Meta-Llama-3-8B

📊 数据

• 高质量长文本指令数据，覆盖多个领域和行业，为模型训练提供充足的数据支持
• 微调指令数据经过严格的人工筛查，保证优质的指令数据用于模型微调

基础示例

• 摘取《明朝那些事儿》小说第[319]章至[337]章内容约1万6千字左右，对文章内容进行提问。
• 问:明朝三大营的组成及职责是什么？
• 答:根据文章内容,明朝三大营的组成及职责如下:

1. 五军营:由骑兵和步兵组成,分为中军、左军、左掖军、右掖军、右哨军,担任攻击的主力。

2. 三千营:由投降的蒙古骑兵组成,主要是以雇佣兵为主的。下属全部都是骑兵,这支骑兵部队人数虽然不多,却是朱棣手下最为强悍的骑兵力量,他们在战争中主要担任突击的角色。

3. 神机营:使用火炮和火铳等火器为主的部队,是明朝政府的炮兵部队。朱棣同志之所以要组建这样的一支部队,那是有着深刻原因的。

所以,明朝三大营的组成和职责是:五军营负责攻击,三千营负责突击,神机营负责使用火器进行打击。

快速开始

import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "UnicomAI/Unichat-llama3-Chinese-8B-28K"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
)


messages = [
    {"role": "system", "content": "A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant.The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions."},
    {"role": "user", "content": "你是谁"},
]


prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
      messages,
      tokenize=False,
      add_generation_prompt=True
)

terminators = [
      pipeline.tokenizer.eos_token_id,
      pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]


outputs = pipeline(
        prompt,
        max_new_tokens=2048,
        eos_token_id=terminators,
        do_sample=True,
        temperature=0.6,
        top_p=1,
        repetition_penalty=1.15
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

资源

更多模型,数据集和训练相关细节请参考:

• Github：Unichat-llama3-Chinese