
开源模型longchat-13b-16k优化长文本对话能力
Longchat-13b-16k使用凝缩旋转嵌入技术进行优化,能有效处理长文本对话,由Dacheng Li等人开发,适用于语言处理及机器学习研究领域。用户可通过FastChat与LongChat加载,凭18K对话训练数据,适合研究者探索其对长对话的扩展潜力。LongEval评估资源和GitHub资料提供更多技术支持和信息。
longchat-13b-16k 是一个开源的聊天机器人项目。该模型的特别之处在于通过调优 llamas-13b 模型,并利用从 ShareGPT 平台收集的用户共享对话进行训练。这一过程中采用了一种新的技术叫做凝聚旋转嵌入(Condensing Rotary Embedding),在相关博客中有详细介绍。
要使用 longchat-13b-16k 模型,可以从 FastChat 或 LongChat 仓库中加载模型(也可以使用 FastChat 的聊天 API)。在使用模型时,需要进行一个 "猴子补丁" 操作,具体操作可以参考以下指令:
在 LongChat 环境下:
python3 eval.py --model-name-or-path lmsys/longchat-13b-16k --task topics
在 FastChat 环境下:
python3 -m fastchat.serve.cli --model-path lmsys/longchat-13b-16k
补丁的具体代码位置在 GitHub 仓库中的 model_adapter.py 文件中。
这个项目为自然语言处理领域的研究提供了一个强大的工具,寻求进一步推动对话系统和人工智能的前沿发展。通过使用用户生成的真实对话来训练,longchat-13b-16k 在真实应用场景中的表现有望更加出色。


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