Internlm Chatbode 7b

🚀 internlm-chatbode-7b

InternLm-ChatBodeは、ポルトガル語に対して微調整された言語モデルです。このモデルは、InternLM2 モデルをベースに開発されており、UltraAlpacaデータセットを使用して微調整することでさらに最適化されています。

✨ 主な機能

• ベースモデル：internlm/internlm2-chat-7b
• 微調整データセット：UltraAlpaca
• 訓練方法：QLoRAを使用してinternlm2-chat-7bを微調整訓練します。

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("recogna-nlp/internlm-chatbode-7b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("recogna-nlp/internlm-chatbode-7b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda()
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "Olá", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "O que é o Teorema de Pitágoras? Me dê um exemplo", history=history)
print(response)

高度な使用法

stream_chat メソッドを使用して、ストリーム方式で応答を生成することができます。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "recogna-nlp/internlm-chatbode-7b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

model = model.eval()
length = 0
for response, history in model.stream_chat(tokenizer, "Olá", history=[]):
    print(response[length:], flush=True, end="")
    length = len(response)

📚 ドキュメント

Open Portuguese LLM Leaderboardの評価結果

詳細な結果は、こちら と Open Portuguese LLM Leaderboard で確認できます。

📄 引用

もしあなたが研究でChatbodeを使用したい場合は、以下のように引用してください。

@misc {chatbode_2024,
	author       = { Gabriel Lino Garcia, Pedro Henrique Paiola and  and João Paulo Papa},
	title        = { Chatbode },
	year         = {2024},
	url          = { https://huggingface.co/recogna-nlp/internlm-chatbode-7b/ },
	doi          = { 10.57967/hf/3317 },
	publisher    = { Hugging Face }
}