
使用場景
遊戲開發者使用該模型快速生成角色對話,豐富遊戲劇情。
劇本創作者利用該模型進行角色對話的初步構思。
語言模型研究者使用該模型進行對話生成效果的測試和研究。
產品特色
文本生成:能夠生成符合角色設定的對話文本。
角色扮演:支持用戶與AI進行角色扮演對話。
多語言支持:支持中文和英文對話。
模型微調:基於大量對話數據進行微調,優化對話質量。
參數優化:提供溫度和top_p參數調整,以控制生成文本的多樣性和連貫性。
長對話支持:訓練數據支持最長8k的對話長度。
使用教程
1. 導入必要的庫和模塊,如torch和transformers。
2. 使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM加載模型和分詞器。
3. 準備對話消息,包括角色和內容,並使用tokenizer進行token化。
4. 設置生成參數,如溫度、top_p等,以控制文本生成的特性。
5. 使用model.generate方法生成對話文本。
6. 使用tokenizer.decode方法將生成的文本轉換回可讀的格式。
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