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luxia-21.4b-alignment-v1.0

luxia-21.4b-alignment-v1.0

指令微调与对齐模型luxia-21.4b-alignment-v1.0

luxia-21.4b-alignment-v1.0是基于luxia-21.4b的指令微调和对齐模型，使用监督微调和直接偏好优化技术，提升模型的准确性和使用体验。

指令微调监督微调使用说明模型Github开源项目luxia-21.4b-alignment-v1.0直接偏好优化Huggingface
Hugging Face

项目介绍

我们介绍一个名为luxia-21.4b-alignment-v1.0的项目，这是一款基于luxia-21.4b的经过指令微调和对齐的模型。对于具体的评估结果，请参阅评估结果表格。

指令微调策略

在这个项目中，使用了最先进的指令微调方法，包括监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）。这些方法的应用有助于模型在特定任务中的表现优化，提升对指令的理解和响应能力。

数据污染测试结果

目前数据污染测试结果尚未更新。相关信息将在未来推出后及时更新，以确保数据的完整性和准确性。

评估结果

评估结果也将在后续进行更新。模型的性能和效果将通过详细的评估结果进行展示，以供用户参考。

使用说明

下面是如何使用luxia-21.4b-alignment-v1.0模型的简单指南：

# 安装transformers库，版本为4.35.2
pip install transformers==4.35.2

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("saltlux/luxia-21.4b-alignment-v0.1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "saltlux/luxia-21.4b-alignment-v0.1",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16,
)

这个代码片段展示了如何在Python环境中加载并使用该模型。用户需要安装特定版本的transformers库，然后通过指定的命令加载模型和分词器。

许可证

luxia-21.4b-alignment-v1.0项目是依据Apache-2.0许可证进行发布的。用户可以访问链接获取更多关于许可证的信息。

联系我们

如果您有任何问题或者建议，欢迎在讨论标签页中与我们联系。通过协作，我们希望能不断改进和完善这个项目，更好地服务使用者的需求。

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