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dolphin-2.2.1-mistral-7b

dolphin-2.2.1-mistral-7b

提供多轮对话和情感理解的开源AI模型

Dolphin-2.2.1是基于Mistral-7B模型的开源AI项目，支持多轮对话和情感理解。其去除了数据集中的偏见，采用ChatML格式提示，适合商业和非商业应用。建议用户自行添加安全对齐机制以限制不当请求的过度响应。

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项目简介

dolphin-2.2.1-mistral-7b 是一个基于 Mistral-7B 的机器学习模型，旨在提供更加人性化的对话和高效的互动体验。这个项目标识符中的"2.2.1"版本，是对模型进行调整和改进的结果，特别是为了解决过拟合的问题。这一版本由风险投资公司 a16z 赞助。

模型特性

这一模型包罗了一些显著的新特性：

  • 会话和共情能力：得益于Samantha基因的注入，Dolphin 2.2在此版本中能够提供个性化建议，并关注用户的情感需求。同时，它也在多轮对话方面进行了额外的训练。

  • 数据集优化：开发者对数据集进行了无审查处理，删除重复内容，提升了数据质量。引入了Jon Durbin的Airoboros数据集以增强创意，同时增加WizardLM和Samantha的一部分数据以提升多轮对话能力和共情能力。

  • 许可及使用建议：采用Apache-2.0许可证，使其适用于商业和非商业用途。开发者建议在公开使用该模型时，应自行添加对齐层来确保内容合规。

数据集及训练

该模型的数据集主要基于开放源码的Dolphin，实现来自微软的Orca。为提升模型表现，开发者将数据进行了去偏见处理。

训练过程在4台A100显卡上进行了4轮，耗时48小时。训练中使用了ChatML 提示格式。

训练超参数

训练时的主要超参数如下：

  • 学习率：6e-06
  • 训练批次大小：5
  • 评价批次大小：5
  • 随机种子：42
  • 设备数：4个多GPU
  • 梯度累积步数：4
  • 总训练批次大小：80
  • 总评价批次大小：20
  • 优化器：Adam(betas=(0.9,0.95), epsilon=1e-05)
  • 学习率调度类型：余弦
  • 学习率调度预热步数：100
  • 训练轮数：4

感谢

完成此模型离不开多方支持：

  • 特别感谢 a16z 的慷慨赞助。
  • 谢谢微软撰写的Orca论文，为此次工作带来启发。
  • 特别感谢 Wing Lian 和 TheBloke 的宝贵建议。
  • 感谢 Open Source AI 社区中的所有成员对项目的指导和帮助。

示例输出

Example Output 1

Example Output 2

dolphin-2.2.1-mistral-7b 模型是一个强大的工具，能够用于多种对话场景和应用，它的发布标志着对话AI领域中更高效、更加人性化的交互方式。使用此模型需负责地对待其输出，特别是在公开服务时请作出必要的调整和监测。

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