
使用场景
游戏开发者使用该模型快速生成角色对话,丰富游戏剧情。
剧本创作者利用该模型进行角色对话的初步构思。
语言模型研究者使用该模型进行对话生成效果的测试和研究。
产品特色
文本生成:能够生成符合角色设定的对话文本。
角色扮演:支持用户与AI进行角色扮演对话。
多语言支持:支持中文和英文对话。
模型微调:基于大量对话数据进行微调,优化对话质量。
参数优化:提供温度和top_p参数调整,以控制生成文本的多样性和连贯性。
长对话支持:训练数据支持最长8k的对话长度。
使用教程
1. 导入必要的库和模块,如torch和transformers。
2. 使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM加载模型和分词器。
3. 准备对话消息,包括角色和内容,并使用tokenizer进行token化。
4. 设置生成参数,如温度、top_p等,以控制文本生成的特性。
5. 使用model.generate方法生成对话文本。
6. 使用tokenizer.decode方法将生成的文本转换回可读的格式。
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