Helpingai3 Raw

🚀 HelpingAI3

HelpingAI3是一款先进的语言模型，专为实现高情商对话而开发。它在HelpingAI2.5的基础上进行了优化，具备更强的情感理解能力和上下文感知能力。

🚀 快速开始

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

• 基于HelpingAI2.5开发，具备更强的情感理解和上下文感知能力。
• 经过多种类型数据的训练，适用于多种场景。
• 采用了先进的训练方法和优化技术。

📚 详细文档

模型描述

HelpingAI3 是一款先进的语言模型，旨在擅长进行具有情感智能的对话。它基于HelpingAI2.5的基础构建，提供了增强的情感理解和上下文感知能力。

模型详情

训练数据

HelpingAI3在多样化的数据集上进行训练，包括：

• 情感对话：1500万行，以增强对话智能。
• 治疗交流：300万行，旨在提供高级情感支持。
• 文化对话：25万行，以提高全球意识。
• 危机应对场景：100万行，以更好地处理紧急情况。

训练过程

该模型经历了以下训练过程：

• 基础模型：从HelpingAI2.5开始。
• 情商训练：采用了用于情感理解的强化学习（RLEU）和上下文感知对话微调。
• 优化：利用混合精度训练和先进的令牌效率技术。

预期用途

HelpingAI3设计用于以下场景：

• AI陪伴与情感支持：提供富有同理心的互动。
• 治疗与健康指导：协助心理健康支持。
• 个性化学习：根据个人需求定制教育内容。
• 专业AI协助：提高专业环境中的生产力。

局限性

虽然HelpingAI3努力实现高情商，但用户应注意潜在的局限性：

• 偏差：模型可能无意中反映训练数据中存在的偏差。
• 理解复杂情感：在准确解释细微的人类情感方面可能存在挑战。
• 不能替代专业帮助：对于严重的情感或心理问题，建议咨询合格的专业人士。

📄 许可证

本模型采用 HelpingAI许可证。