Helpingai3 Raw

🚀 HelpingAI3

HelpingAI3は、感情的に知的な会話で優れた性能を発揮するために開発された高度な言語モデルです。HelpingAI2.5の基盤を踏まえ、感情理解と文脈認識能力が強化されています。

🚀 クイックスタート

HelpingAI3を使用するには、以下の手順に従ってください。

Transformersを使用する場合

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load the HelpingAI3 model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HelpingAI/HAI3-RAW")
# Load the tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HelpingAI/HAI3-RAW")

# Define the chat input
chat = [
    {"role": "system", "content": "You are HelpingAI, an emotional AI. Always answer my questions in the HelpingAI style."},
    {"role": "user", "content": "Introduce yourself."}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    chat,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

# Generate text
outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=256,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)

response = outputs[0][inputs.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

✨ 主な機能

• 感情的に知的な会話に特化した高度な言語モデルです。
• 感情理解と文脈認識能力が強化されています。
• AIコンパニオンシップや感情的サポート、心理療法やウェルビーイングガイダンス、個人化された学習、プロフェッショナルなAIアシスタンスなど、様々な用途に利用できます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

📚 ドキュメント

モデルの詳細

学習データ

HelpingAI3は、以下のような多様なデータセットで学習されました。

• 感情的な対話データ：会話知能を強化するために1500万行。
• 心理療法のやり取りデータ：高度な感情的サポートを提供するために300万行。
• 文化的な会話データ：グローバルな認識を向上させるために25万行。
• 危機対応シナリオデータ：緊急事態をより適切に処理するために100万行。

学習手順

このモデルは、以下の学習プロセスを経ています。

• ベースモデル：HelpingAI2.5から開始。
• 感情知能学習：感情理解のための強化学習（RLEU）と文脈認識型の会話微調整を採用。
• 最適化：混合精度学習と高度なトークン効率化技術を利用。

想定される用途

HelpingAI3は、以下の用途を想定して設計されています。

• AIコンパニオンシップと感情的サポート：共感的な対話を提供。
• 心理療法とウェルビーイングガイダンス：メンタルヘルスサポートを支援。
• 個人化された学習：個人のニーズに合わせた教育コンテンツを提供。
• プロフェッショナルなAIアシスタンス：職場での生産性を向上。

制限事項

HelpingAI3は高い感情知能を目指していますが、以下のような潜在的な制限事項に注意する必要があります。

• バイアス：モデルは学習データに含まれるバイアスを反映する可能性があります。
• 複雑な感情の理解：微妙な人間の感情を正確に解釈することに課題があるかもしれません。
• 専門的な助けの代替ではない：深刻な感情的または心理的な問題については、資格のある専門家に相談することをお勧めします。

📄 ライセンス

このモデルはHelpingAI Licenseの下で提供されています。