OrionStar-Yi-34B-Chat
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模型介绍
OrionStar-Yi-34B-Chat 是一款开源中英文Chat模型，由猎户星空基于Yi-34B开源模型、使用 15W+ 高质量语料微调而成。
Yi系列模型是由零一万物团队开源的大模型，在多个权威的中文、英文及通用领域 benchmark 上取得不错的效果。今天我们推出的Orionstar-Yi-34B-Chat更进一步挖掘了Yi-34B的潜力。通过对大量高质量微调语料库的深度训练，Orionstar-Yi-34B-Chat在评估数据上表现出色，我们致力于将其打造成为ChatGPT领域中的杰出开源替代品！
我们微调的模型对学术研究完全开放，同时请大家遵守协议 和 Yi License
模型评估结果
我们使用opencompass对以下通用领域数据集进行了 5-shot 测试。其他模型评估结果取自opencompass-leaderboard。
| C-Eval | MMLU | CMMLU | |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | 69.9 | 83 | 71 |
| ChatGPT | 52.5 | 69.1 | 53.9 |
| Claude-1 | 52 | 65.7 | - |
| TigerBot-70B-Chat-V2 | 57.7 | 65.9 | 59.9 |
| WeMix-LLaMA2-70B | 55.2 | 71.3 | 56 |
| LLaMA-2-70B-Chat | 44.3 | 63.8 | 43.3 |
| Qwen-14B-Chat | 71.7 | 66.4 | 70 |
| Baichuan2-13B-Chat | 56.7 | 57 | 58.4 |
| OrionStar-Yi-34B-Chat | 77.71 | 78.32 | 73.52 |
模型推理
推理所需的相关代码已发布在 Github上。Github仓库链接：OrionStar-Yi-34B-Chat。
Python 代码方式
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat", use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat", device_map="auto",
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat")
messages = [{"role": "user", "content": "你好! 你叫什么名字!"}]
response = model.chat(tokenizer, messages, streaming=False)
print(response)
# 你好，我的名字叫聚言，很高兴见到你。
在上述两段代码中，模型加载指定 device_map='auto'
，会使用所有可用显卡。如需指定使用的设备，可以使用类似 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1（使用了0、1号显卡）的方式控制。
命令行工具方式
python cli_demo.py
本命令行工具是为 Chat 场景设计，因此我们不支持使用该工具调用 Base 模型。
脚本直接推理
python text_generation.py --model OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat --tokenizer OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat --prompt 你好,你叫什么名字
示例输出
闲聊
用户：你好,你叫什么名字
OrionStar-Yi-34B：你好，我的名字叫聚言，很高兴见到你。
用户：你有哪些功能
OrionStar-Yi-34B：我是一个多才多艺的AI助手，我可以回答你的问题、陪你聊天、帮你查询信息、提供生活建议等等。
用户：讲个笑话
OrionStar-Yi-34B：为什么香肠总是不开心？因为它没有朋友，只能被夹在面包里。
数学
用户：鸡和兔在一个笼子里，共有26个头，68只脚，那么鸡有多少只，兔有多少只？
OrionStar-Yi-34B：设鸡的数量为x，兔的数量为y。
根据题意，可得出以下两个方程：
x + y = 26 （共有26个头）
2x + 4y = 68 （共有68只脚）
将第一个方程变形，得到y = 26 - x
将y的值代入第二个方程中，得到：
2x + 4(26-x) = 68
解这个方程，得到x = 18
所以，鸡有18只，兔有26 - 18 = 8只。
企业介绍
猎户星空（ORION STAR）是一家全球领先的服务机器人解决方案公司，成立于2016年9月。猎户星空致力于基于人工智能技术打造下一代革命性机器人，使人们能够摆脱重复的体力劳动，使人类的工作和生活更加智能和有趣，通过技术使社会和世界变得更加美好。
猎户星空拥有完全自主开发的全链条人工智能技术，如语音交互和视觉导航。它整合了产品开发能力和技术应用能力。基于Orion机械臂平台，它推出了ORION STAR AI Robot Greeting、AI Robot Greeting Mini、Lucki、Coffee Master等产品，并建立了Orion机器人的开放平台OrionOS。通过为 真正有用的机器人而生 的理念实践，它通过AI技术为更多人赋能。
凭借7年AI经验积累，猎户星空已推出的大模型深度应用“聚言”，并陆续面向行业客户提供定制化AI大模型咨询与服务解决方案，真正帮助客户实现企业经营效率领先同行目标。
猎户星空具备全链条大模型应用能力的核心优势，包括拥有从海量数据处理、大模型预训练、二次预训练、微调(Fine-tune)、Prompt Engineering 、Agent开发的全链条能力和经验积累；拥有完整的端到端模型训练能力，包括系统化的数据处理流程和数百张GPU的并行模型训练能力，现已在大政务、云服务、出海电商、快消等多个行业场景落地。
欢迎有大模型应用落地需求的企业联系我们进行商务合作，咨询电话 400-898-7779 。
企业微信
声明、协议
声明
我们强烈呼吁所有使用者，不要利用 OrionStar-Yi-34B-Chat 模型进行任何危害国家社会安全或违法的活动。另外，我们也要求使用者不要将 OrionStar-Yi-34B-Chat 模型用于未经适当安全审查和备案的互联网服务。
我们希望所有的使用者都能遵守这个原则，确保科技的发展能在规范和合法的环境下进行。 我们已经尽我们所能，来确保模型训练过程中使用的数据的合规性。然而，尽管我们已经做出了巨大的努力，但由于模型和数据的复杂性，仍有可能存在一些无法预见的问题。因此，如果由于使用 OrionStar-Yi-34B-Chat 开源模型而导致的任何问题，包括但不限于数据安全问题、公共舆论风险，或模型被误导、滥用、传播或不当利用所带来的任何风险和问题，我们将不承担任何责任。
协议
社区使用 OrionStar-Yi-34B-Chat 模型需要遵循 Apache 2.0 和《Yi-34B 模型社区许可协议》
联系我们
Discord社区链接: https://discord.gg/zumjDWgdAs
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