Helpingai3 Raw

🚀 HelpingAI3

HelpingAI3是一款先進的語言模型，專為實現高情商對話而開發。它在HelpingAI2.5的基礎上進行了優化，具備更強的情感理解能力和上下文感知能力。

🚀 快速開始

使用Transformers

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))

✨ 主要特性

• 基於HelpingAI2.5開發，具備更強的情感理解和上下文感知能力。
• 經過多種類型數據的訓練，適用於多種場景。
• 採用了先進的訓練方法和優化技術。

📚 詳細文檔

模型描述

HelpingAI3 是一款先進的語言模型，旨在擅長進行具有情感智能的對話。它基於HelpingAI2.5的基礎構建，提供了增強的情感理解和上下文感知能力。

模型詳情

訓練數據

HelpingAI3在多樣化的數據集上進行訓練，包括：

• 情感對話：1500萬行，以增強對話智能。
• 治療交流：300萬行，旨在提供高級情感支持。
• 文化對話：25萬行，以提高全球意識。
• 危機應對場景：100萬行，以更好地處理緊急情況。

訓練過程

該模型經歷了以下訓練過程：

• 基礎模型：從HelpingAI2.5開始。
• 情商訓練：採用了用於情感理解的強化學習（RLEU）和上下文感知對話微調。
• 優化：利用混合精度訓練和先進的令牌效率技術。

預期用途

HelpingAI3設計用於以下場景：

• AI陪伴與情感支持：提供富有同理心的互動。
• 治療與健康指導：協助心理健康支持。
• 個性化學習：根據個人需求定製教育內容。
• 專業AI協助：提高專業環境中的生產力。

侷限性

雖然HelpingAI3努力實現高情商，但用戶應注意潛在的侷限性：

• 偏差：模型可能無意中反映訓練數據中存在的偏差。
• 理解複雜情感：在準確解釋細微的人類情感方面可能存在挑戰。
• 不能替代專業幫助：對於嚴重的情感或心理問題，建議諮詢合格的專業人士。

📄 許可證

本模型採用 HelpingAI許可證。