🚀 科吉託·馬克西姆斯(Cogito-Maximus)模型
科吉託·馬克西姆斯(Cogito-Maximus)模型是專門為高級文本生成任務優化的模型,它基於基礎模型進行微調,藉助先進的技術和框架,實現了更快的訓練速度和更出色的性能表現,能有效應用於多種文本生成場景。
🚀 快速開始
若要使用此模型,需確保安裝以下庫:
pip install transformers torch bitsandbytes unsloth trl
以下是使用該模型生成文本的示例代碼:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Daemontatox/Cogito-Maximus"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", load_in_4bit=True)
input_text = "Explain the concept of machine learning in simple terms."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
✨ 主要特性
- 基礎模型:
unsloth/qwen2.5-72b-instruct
- 訓練加速:使用 Unsloth 進行訓練,速度比傳統方法快 2 倍。
- 微調框架:利用 Huggingface 的 TRL 庫進行微調。
- 推理優化:具備高效推理能力,可直接部署於文本生成任務。
- 許可證:Apache-2.0
📚 詳細文檔
開發者信息
標籤
- 文本生成推理
- Transformers
- Unsloth
- Qwen2
- TRL
支持語言
許可證
此模型採用 Apache - 2.0 許可證發佈,允許免費使用、修改和分發,但需保留原始許可證和版權聲明。
🔧 技術細節
基礎模型
該模型源自 unsloth/qwen2.5-72b-instruct
,這是 Qwen2.5 - 72B 指令微調模型的一個版本。基礎模型使用 bitsandbytes (bnb) 4 位量化技術進行了效率優化。
訓練過程
- 框架:使用 Unsloth 進行微調,這是一個旨在加速大語言模型訓練的庫。
- 加速:得益於 Unsloth 的優化,訓練速度比傳統方法快 2 倍。
- 強化學習:微調過程中融入了 Huggingface 的 TRL 庫的技術,實現了高級指令微調,並與人類偏好對齊。
📄 許可證
本模型遵循 Apache - 2.0 許可證。該許可證允許用戶自由使用、修改和分發本模型,但必須保留原始許可證和版權聲明。
BibTeX 引用
@misc{daemontatox_cogito_maximus,
author = {Daemontatox},
title = {Cogito-Maximus: Fine-tuned Qwen2.5-72B Instruct Model},
year = {2025},
publisher = {Hugging Face},
journal = {Hugging Face Model Repository},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/Daemontatox/Cogito-Maximus}}
}
💡 使用建議
⚠️ 重要提示
該模型主要基於英文數據進行訓練,在其他語言上的表現可能不佳。在關鍵應用場景中,需對模型輸出的準確性和相關性進行審核。
💡 使用建議
可根據具體的文本生成任務需求,調整模型的生成參數,如 max_length
等,以獲得更符合預期的輸出結果。