leo-hessianai-7b-chat
德语对话模型，适用于多种自然语言处理任务
本项目提供基于LeoLM/leo-hessianai-7b的德语对话模型，经过德语指令数据集的微调，适用于写作、解释及讨论，数学和高级推理仍具挑战。支持英语和德语，并拥有8k上下文长度，为德国开源和商业语言模型的研究发展助力。
项目介绍：LeoLM-7b-chat
LeoLM-7b-chat项目是一个以德语为主的语言模型项目，由HessianAI和LAION两家科技公司联手推出。该项目基于Llama-2构建，通过在大量德语语料库上进行继续训练，以增强其在德语中的能力。
项目背景与目标
LeoLM是全球首个开放且可商用的德语基础语言模型。它旨在通过提供一个强大的德语语言模型，促进德语开源和商业领域的研究与应用，加快相关技术的采用。项目由Björn Plüster和Christoph Schuhmann主导，并受到了来自HessianAI新超级计算机42的计算力支持。
LeoLM Chat
LeoLM-7b-chat是基于LeoLM-7b基础模型打造的德语对话模型。该模型通过在精选的德语指令数据集上微调，能够在写作、解释和讨论任务中表现优异，但在数学和高级推理方面稍显不足。
模型细节
- 微调基于的模型：LeoLM/leo-hessianai-7b
- 模型类型：因果解码器，仅使用transformer语言模型
- 支持语言：英语和德语
- 许可证：LLAMA 2社区许可证
- 联系方式：可通过LAION Discord或直接邮件联系Björn Plüster
使用指南
如果你想在🤗Transformers中使用此模型，需先安装必要的依赖，然后按照提供的Python代码进行模型的加载和使用。代码示例展示了如何设置系统提示和用户对话，以生成有帮助和诚实的对话内容。
倡导负责任使用
由于模型在测试过程中仅覆盖了英德两种语言环境，并不能保证在所有场景中都能准确预测其输出。因此，在将LeoLM-7b-chat应用于实际项目之前，开发者应针对具体应用进行安全测试和调整。
微调和数据集
微调过程中使用了包含131,214个样本的多个德语指令数据集，同时制定了合理的超参数安排（如学习率、批量大小等），以确保模型在训练过程中能高效学习。数据集涵盖了从德语诗歌、歌曲到各类指令的多种内容类型。
通过这些详细的信息，可以了解到LeoLM在德语语言模型领域的独特贡献及其在实际应用中的价值。无论是学术研究还是商业应用，这一项目都为德语自然语言处理的进步提供了新的契机。
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