Cogito Maximus

🚀 科吉托·马克西姆斯（Cogito-Maximus）模型

科吉托·马克西姆斯（Cogito-Maximus）模型是专门为高级文本生成任务优化的模型，它基于基础模型进行微调，借助先进的技术和框架，实现了更快的训练速度和更出色的性能表现，能有效应用于多种文本生成场景。

🚀 快速开始

若要使用此模型，需确保安装以下库：

pip install transformers torch bitsandbytes unsloth trl

以下是使用该模型生成文本的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载分词器和模型
model_name = "Daemontatox/Cogito-Maximus"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", load_in_4bit=True)

# 生成文本
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)

# 解码并打印输出
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

✨ 主要特性

• 基础模型：unsloth/qwen2.5-72b-instruct
• 训练加速：使用 Unsloth 进行训练，速度比传统方法快 2 倍。
• 微调框架：利用 Huggingface 的 TRL 库进行微调。
• 推理优化：具备高效推理能力，可直接部署于文本生成任务。
• 许可证：Apache-2.0

📚 详细文档

开发者信息

• 作者：Daemontatox
• 组织：独立贡献者

标签

• 文本生成推理
• Transformers
• Unsloth
• Qwen2
• TRL

支持语言

• 英语 (en)

许可证

此模型采用 Apache - 2.0 许可证发布，允许免费使用、修改和分发，但需保留原始许可证和版权声明。

🔧 技术细节

基础模型

该模型源自 unsloth/qwen2.5-72b-instruct，这是 Qwen2.5 - 72B 指令微调模型的一个版本。基础模型使用 bitsandbytes (bnb) 4 位量化技术进行了效率优化。

训练过程

• 框架：使用 Unsloth 进行微调，这是一个旨在加速大语言模型训练的库。
• 加速：得益于 Unsloth 的优化，训练速度比传统方法快 2 倍。
• 强化学习：微调过程中融入了 Huggingface 的 TRL 库的技术，实现了高级指令微调，并与人类偏好对齐。

📄 许可证

本模型遵循 Apache - 2.0 许可证。该许可证允许用户自由使用、修改和分发本模型，但必须保留原始许可证和版权声明。

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}}
}

💡 使用建议

⚠️ 重要提示

该模型主要基于英文数据进行训练，在其他语言上的表现可能不佳。在关键应用场景中，需对模型输出的准确性和相关性进行审核。

💡 使用建议

可根据具体的文本生成任务需求，调整模型的生成参数，如 max_length 等，以获得更符合预期的输出结果。