Trinity 33B V1.0

🚀 Trinity

Trinityは汎用的なコーディングAIです。Trinity - 33B - v1.0はHumanEvalで70点を達成しています。

🚀 クイックスタート

Trinityは、コーディングに特化した汎用AIです。このAIを使用することで、様々なコーディングタスクを効率的に行うことができます。

✨ 主な機能

• 高いコーディング能力：Trinity - 33B - v1.0はHumanEvalで70点を達成しています。
• 攻撃的サイバーセキュリティモデル：WhiteRabbitNeo - 33B - v1.2モデルがベータ版で提供されています。
• プロンプト強化機能：https://www.whiterabbitneo.com/ で利用できます。

💻 使用例

基本的な使用法

import torch, json
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "/home/migel/models/Trinity"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    load_in_4bit=False,
    load_in_8bit=True,
    trust_remote_code=True,
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)


def generate_text(instruction):
    tokens = tokenizer.encode(instruction)
    tokens = torch.LongTensor(tokens).unsqueeze(0)
    tokens = tokens.to("cuda")

    instance = {
        "input_ids": tokens,
        "top_p": 1.0,
        "temperature": 0.5,
        "generate_len": 1024,
        "top_k": 50,
    }

    length = len(tokens[0])
    with torch.no_grad():
        rest = model.generate(
            input_ids=tokens,
            max_length=length + instance["generate_len"],
            use_cache=True,
            do_sample=True,
            top_p=instance["top_p"],
            temperature=instance["temperature"],
            top_k=instance["top_k"],
            num_return_sequences=1,
        )
    output = rest[0][length:]
    string = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)
    answer = string.split("USER:")[0].strip()
    return f"{answer}"

conversation = f"SYSTEM: You are an AI that can code. Answer with code."

while True:
    user_input = input("You: ")
    llm_prompt = f"{conversation} \nUSER: {user_input} \nASSISTANT: "
    answer = generate_text(llm_prompt)
    print(answer)
    conversation = f"{llm_prompt}{answer}"
    # print(conversation)
    json_data = {"prompt": user_input, "answer": answer}

    # print(json_data)
    # with open(output_file_path, "a") as output_file:
    #     output_file.write(json.dumps(json_data) + "\n")

📚 ドキュメント

利用規約

この人工知能（AI）モデルにアクセスして使用することにより、ユーザーは、モデルの使用とその結果に対して独自に責任を負うことを認め、同意するものとします。ユーザーは、このAIモデルの作成者、開発者、および関連する個人または団体を、ユーザーがAIモデルを使用することによって直接または間接的に生じる可能性のあるすべての請求、責任、損害、損失、費用、経費、手数料（合理的な弁護士費用および訴訟費用を含む）から保護し、弁護し、免責することに同意します。

このAIモデルは、「現状のまま」および「利用可能な状態で」提供され、商品性、特定の目的への適合性、および非侵害性を含む明示または黙示のいかなる保証も伴いません。作成者は、AIモデルがユーザーの要件を満たすこと、または中断なく、安全に、またはエラーなく利用可能であることを保証しません。

ユーザーは、AIモデルの使用を自らのリスクと裁量で行うものとし、AIモデルの使用によって生じるコンピューターシステムの損傷またはデータの損失に対して独自に責任を負うものとします。

この免責事項は、ユーザーとAIモデルの作成者との間のモデル使用に関する合意の一部を構成し、ユーザーと作成者との間のこのAIモデルの使用に関する以前のいかなる合意にも優先します。

📄 ライセンス

• ライセンス名: deepseek - coder - 33b
• ライセンスリンク: https://huggingface.co/deepseek - ai/deepseek - coder - 33b - base/blob/main/LICENSE

その他のリンク

• 攻撃的サイバーセキュリティモデルのベータ版: https://www.whiterabbitneo.com/
• Discordサーバー: https://discord.gg/8Ynkrcbk92 (12月29日更新。現在は参加用の恒久的なリンクです)