
Defne-llama3.1-8B多语言微调的文本生成模型
Defne-llama3.1-8B是一个经过微调的文本生成模型,专为土耳其语数据集优化,并与VAGOsolutions的Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct结合使用。该模型利用transformers库实现高效的多语言文本生成,支持8位加载及多设备使用,为用户带来流畅的交互体验。
Defne-llama3.1-8B 是一个基于多语言的大型语言模型,该模型经过精细调优,为不同语言的用户提供自然友好的文本生成服务。这个模型是在meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct的基础上进行调整,主要使用了土耳其语数据集(大约400万字词)进行训练。之后,它与VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct模型相结合,增强了其在不同语言环境下的适应能力。
这个模型支持多种语言,包括英语、土耳其语、德语、法语、意大利语和西班牙语,为更多语言使用者提供服务。无论你是哪个语言的使用者,Defne都旨在为你提供准确而友好的交流体验。
Defne-llama3.1-8B可以通过Python脚本使用。下面是如何使用该模型的一个简单示例:
环境准备 - 首先需要安装相应的Python库:
!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate
加载模型 - 使用transformers库创建文本生成管道,并指定模型ID为Eurdem/Defne-llama3.1-8B:
import transformers import torch pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model_id, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16, "load_in_8bit": True}, device_map="auto", )
生成文本 - 通过设置messages数组制定聊天风格并生成对应的回答。可以根据使用的语言选择相应的消息内容。
举个英文对话示例:
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful chatbot, named Defne, who always responds friendly."}, {"role": "user", "content": "Answer the questions: 1) Who are you? 2) f(x)=3x^2+4x+12 so what is f(3)?"}, ] outputs = pipeline( messages, max_new_tokens=1024, do_sample=True, temperature=0.5, top_p=0.5, top_k=100, )
输出示例
英语输出:
Hello there! I'm Defne, a friendly chatbot here to help you with any questions or tasks you might have.
1. I am Defne, a helpful chatbot designed to provide friendly and informative responses to your queries.
I'm always happy to assist you with anything you need help with!
2. f(3) = 3(9) + 12 + 12 = 51
土耳其语输出:
1) Ben Defne, Türkçe konuşan bir chatbotum. İnsanlarla sohbet etmek ve onlara yardımcı olmak için tasarlanmış bir yapay zekâ uygulamasıyım.
2) f(x) = 3x^2 + 4x + 12 formülüne x = 3 değerini koyarsak:
f(3) = 3(9) + 12 + 12 = 51
Defne-llama3.1-8B 的设计目标是成为一个多语言、多功能的文本生成工具,在沟通交流中提高效率和用户满意度。通过不断调整和优化,该项目力求在自然语言处理领域提供更出色的解决方案。无论是在帮助用户解决复杂问题还是提供简单的日常问答,Defne始终以友好的方式与用户互动。


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