
使用场景
聊天机器人使用Index-1.9B-Chat生成自然对话,提升用户满意度
内容创作者利用该模型生成对话剧本,丰富作品内容
企业客服系统集成该模型,自动生成回答,提高服务效率
产品特色
支持多种对话场景的生成,具有高趣味性
基于大量中英文语料进行预训练,具有广泛的语言理解能力
通过SFT和DPO技术进行模型对齐,优化对话生成效果
引入RAG技术实现角色扮演定制,提供个性化对话体验
适配llamacpp和Ollama,具有较好的硬件兼容性
提供详细的技术报告和GitHub资源,方便用户学习和使用
使用教程
1. 安装必要的Python库,如transformers和PyTorch。
2. 导入AutoTokenizer和pipeline模块。
3. 设置模型路径和设备类型。
4. 使用AutoTokenizer.from_pretrained加载模型的tokenizer。
5. 通过pipeline创建text-generation的pipeline。
6. 准备系统消息和用户查询,构建model_input数组。
7. 使用generator生成对话,设置参数如max_new_tokens、top_k等。
8. 打印生成的对话结果。
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