Cmd Gen Codellama 13b Calm Demo

🚀 命令生成器模型卡片

这是一个由Rasa开发的对话理解（DU）模型。它可用于驱动采用Rasa开发的基于大语言模型的对话式AI（CALM）方法构建的助手。

✨ 主要特性

• 该模型以AI助手与用户正在进行的对话记录以及有关助手业务逻辑的结构化信息作为输入。
• 输出为来自以下列表的简短命令序列（通常为1 - 3个）：
  • StartFlow(flow_name)
  • SetSlot(slot_name, slot_value)
  • CorrectSlot(slot_name, slot_value)
  • Clarify(flow_name_1, flow_name_2, ...)
  • ChitChat
  • KnowledgeAnswer
  • HumanHandoff
  • Error
• 此模型只能生成供Rasa解释的命令，不能用于生成任意文本。
• 命令生成器将用户消息转换为这种内部语法，使CALM能够推进对话。

📦 安装指南

文档未提供安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

基础用法

> I want to transfer money
`StartFlow(transfer_money)`

> I want to transfer $55 to John
`StartFlow(transfer_money), SetSlot(recipient, John), SetSlot(amount, 55)`

📚 详细文档

模型详情

用途

直接使用

如果你的CALM助手的流程与rasa-calm-demo助手中使用的流程相似，则此模型可以直接用作命令生成器组件的一部分。

下游使用（可选）

该模型还可以作为基础模型，使用Rasa Pro中提供的微调配方功能在你自己的助手数据上进行进一步微调。

超出适用范围的使用

由于该模型已明确针对输出命令语法进行了微调，因此不应将其用于生成任何其他自由形式的内容。

偏差、风险和局限性

命令生成器解释对话并将用户消息转换为命令。这些命令由Rasa处理以推进对话。此模型不会生成要发送给最终用户的文本，并且无法生成有问题或有害的文本。

然而，与任何预训练模型一样，其预测容易受到偏差的影响。例如，模型的准确性会因使用的语言而异。作者已经在英语上测试了该模型的性能，但尚未在其他语言上进行尝试。

训练详情

训练数据

在rasa/command-generation-calm-demo-v1的train分割数据上进行训练。

训练过程

使用此处提供的笔记本进行训练。使用了一个具有80GB显存的A100 GPU。

评估

测试数据、因素和指标

测试数据

在rasa/command-generation-calm-demo-v1的test分割数据上进行评估。

指标

每个命令类型（StartFlow、SetSlot等）的F1分数是选择用于在测试分割数据上评估模型的主要指标。这有助于我们了解模型对哪些命令学习得较好，以及哪些命令需要更多的训练。

结果

模型卡片联系方式

[需要更多信息]

📄 许可证

本模型使用Apache 2.0许可证。