SkyText-Chinese-GPT3

SkyText-Chinese-GPT3 项目介绍

SkyText-Chinese-GPT3 是由奇点智源发布的一款中文GPT-3预训练大模型，旨在实现多种自然语言处理任务。这个项目不仅限于简单的聊天和对话，还具备中英文互译、内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱以及创建采访问题等多样化的功能。

模型特点

SkyText-Chinese-GPT3 拥有两个模型版本：一个是拥有30亿参数的小模型，另一个是拥有140亿参数的更大模型。这两个模型目前都在Huggingface平台上可用。其中，140亿参数模型虽然暂时闭源，但即将推出一个新的更大规模的模型，值得期待。

技术优势

1. 数据清洗技术
   SkyText模型在数据清洗过程中经过30多道精细的流程处理。由于预训练大模型的训练需要大量的文本数据，这些数据的质量将直接影响模型的效果。奇点智源通过精湛的细节处理，确保模型具备卓越的性能。

2. 中文编码优化
   针对中文的特殊性质，SkyText模型采用了一种创新的中文编码方式。这种方式优化了中文的输入，更加符合中文语言的使用习惯，使模型对于中文内容的理解更加准确。

实际应用示例

聊天

通过SkyText模型，可以与用户进行自然、流畅的互动聊天体验，帮助用户解决各种问题或提供建议。

问答

用户可以输入问题，模型将根据预训练的信息生成相应的答案，准确高效。

生成菜谱

当用户输入食材或想要的菜式时，模型能够生成详细的菜谱建议，涵盖所需食材及烹饪步骤。

对对联

SkyText模型也可以根据用户提供的上联，生成恰当的下联，展示其在中文语言艺术方面的优势。

模型使用方法

用户可以通过在Python环境中使用transformers库来调用SkyText模型。以下是示例代码：

from transformers import GPT2LMHeadModel, AutoTokenizer, TextGenerationPipeline

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyText")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyText", trust_remote_code=True)
text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0)
input_str = "今天是个好天气"
max_new_tokens = 20
print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True))

版权信息

SkyText项目基于MIT许可证发布，用户可以在遵循此许可证的前提下自由使用和修改代码。

参与与反馈

感兴趣的开发者可以通过扫描微信二维码加入开发者群，与其他爱好者和开发者交流经验，共同推动项目发展。如果对SkyText有任何兴趣，不妨为项目加星标支持。