pandalla/MBTIGPT_zh_INTP

Machine Mindset: An MBTI Exploration of Large Language Models

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介绍 (Introduction)

MM_zh_INTP (Machine_Mindset_zh_INTP) 是FarReel AI Lab和北大深研院合作研发的基于Baichuan-7b-chat的MBTI类型为INTP的中文大模型。

MM_zh_INTP经过我们自主构建的大规模MBTI数据集，经多阶段的微调和DPO训练而来。我们会持续将模型更新到效果更优的版本、并不断补充测试数据。本仓库为MM_zh_INTP模型的仓库。

MM_zh_INTP (Machine_Mindset_zh_INTP)的基础性格特征是INTP，这意味着它倾向于展现出内倾、直觉、思考、感知的特质，更详细的性格描述见16personalities。

如果您想了解更多关于Machine_Mindset开源模型的细节，我们建议您参阅GitHub代码库。

要求（Requirements）

• python 3.8及以上版本
• pytorch 1.12及以上版本，推荐2.0及以上版本
• 建议使用CUDA 11.4及以上（GPU用户、flash-attention用户等需考虑此选项）
  

快速使用（Quickstart）

• 使用HuggingFace Transformers库（单轮对话）:

  import torch
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  from transformers.generation.utils import GenerationConfig
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INTP", use_fast=False, trust_remote_code=True)
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INTP", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
  model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INTP")
  messages = []
  messages.append({"role": "user", "content": "你的MBTI人格是什么"})
  response = model.chat(tokenizer, messages)
  print(response)
  messages.append({'role': 'assistant', 'content': response})
  messages.append({"role": "user", "content": "和一群人聚会一天回到家，你会是什么感受"})
  response = model.chat(tokenizer, messages)
  print(response)
  

• 使用HuggingFace Transformers库（多轮对话）:

  import torch
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  from transformers.generation.utils import GenerationConfig
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INTP", use_fast=False, trust_remote_code=True)
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INTP", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
  model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INTP")
  messages = []
  print("####Enter 'exit' to exit.")
  print("####Enter 'clear' to clear the chat history.")
  while True:
      user=str(input("User:"))
      if user.strip()=="exit":
          break
      elif user.strip()=="clear":
          messages=[]
          continue
      messages.append({"role": "user", "content": user})
      response = model.chat(tokenizer, messages)
      print("Assistant:", response)
      messages.append({"role": "assistant", "content": str(response)})
  

• 使用LLaMA-Factory推理框架（多轮对话）

  git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
  cd LLaMA-Factory
  python ./src/cli_demo.py \
        --model_name_or_path /path_to_your_local_model \
        --template baichuan2  #如果您使用的是中文模型，template须指定为baichuan2；如果您使用的是英文模型，template须指定为llama2
  

关于更多的使用说明，请参考我们的GitHub代码库获取更多信息。

引用 (Citation)

如果你觉得我们的工作对你有帮助，欢迎引用！

@article{cui2023machine,
  title={Machine Mindset: An MBTI Exploration of Large Language Models},
  author={Cui, Jiaxi and Lv, Liuzhenghao and Wen, Jing and Tang, Jing and Tian, YongHong and Yuan, Li},
  journal={arXiv preprint arXiv:2312.12999},
  year={2023}
}

使用协议（License Agreement）

我们的代码遵循Apache2.0协议开源。请查看LICENSE了解具体的开源协议细节。

我们的模型权重基于原始基础模型权重的开源协议。

中文版本是基于baichuan的开源协议细节，支持商用。请查看model_LICENSE查看具体细节。

英文版基于llama2的开源协议

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如果您有任何问题，请邮件联系jiaxicui446@gmail.com，lvliuzh@stu.pku.edu.cn