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longchat-13b-16k

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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。

Huggingfacelongchat-13b-16k研究模型开源项目Github开源自然语言处理
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longchat-13b-16k 项目介绍

项目概述

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。

使用说明

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。

模型详细信息

  • 模型类型：longchat-13b-16k 是基于 llamas-13b，通过用户提供的对话数据进行微调的聊天机器人模型。
  • 训练日期：该模型在 2023 年 6 月进行了训练。
  • 开发团队：Dacheng Li、Rulin Shao、Anze Xie、Ying Sheng、Lianmin Zheng、Ion Stoica、Xuezhe Ma 和 Hao Zhang。
  • 更多信息资源：可以访问 DachengLi1/LongChat GitHub 仓库。
  • 问题和反馈：如果有问题或建议，可以通过 GitHub 仓库联系开发团队。

预期用途

  • 主要用途：主要用于研究目的。
  • 主要用户：自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员。

训练和评估数据集

  • 训练数据集：来自 ShareGPT.com 的 18,000 条对话。
  • 评估数据集：模型质量的初步评估是通过我们发布的 LongEval 进行的。

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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