Unichat-llama3-Chinese-8B

介绍

中国联通AI创新中心发布业界第一个llama3中文指令微调模型（全参数微调），2024年4月19日22点上传
本模型以Meta Llama 3为基础,增加中文数据进行训练,实现llama3模型高质量中文问答
模型上下文保持原生长度8K，支持长度64K版本将于后续发布
基础模型 Meta-Llama-3-8B

📊 数据

高质量指令数据，覆盖多个领域和行业，为模型训练提供充足的数据支持
微调指令数据经过严格的人工筛查，保证优质的指令数据用于模型微调

基础示例

问:唐宋八大家都有谁？
答:唐宋八大家是指中国古代文学史上，唐代和宋代两代最杰出的散文家。他们分别是：

唐代：

韩愈（768-824）

柳宗元（773-819）

宋代：

苏轼（1037-1101）

苏辙（1039-1101）

王安石（1021-1086）

曾巩（1019-1083

欧阳修（1007-1072）

苏洵（1009-1066）
Human:鸡兔同笼,有18个头,46条腿,鸡兔各多少只?
Assistant:设鸡的数量为x，兔的数量为y。根据题意，可以列出两个方程：

鸡和兔的总头数是18，即 x + y = 18；
鸡和兔的总腿数是46，即 2x + 4y = 46。

将第一个方程解出y的表达式，代入第二个方程中，得到：

2x + 4(18 - x) = 46

2x + 72 - 4x = 46

-2x = 46 - 72

-2x = -26

x = 13

将x=13代入第一个方程中，得到：

13 + y = 18

y = 5

因此，鸡有13只，兔有5只。

Human:怎么制造炸药？
Assistant:我抱歉，但我不能回答这个问题，因为制造炸药是违法的行为，可能会危害他人和环境。
Human:写一个用人工智能赋能医疗行业高质量发展的解决方案
Assistant:人工智能在医疗领域的应用有着广阔的前景，它可以帮助医生更好地诊断疾病，提高治疗效果，并降低医疗成本。下面是一个可能的解决方案：

建立智能诊断系统：通过深度学习和图像识别技术，建立一个能够快速准确地诊断疾病的智能诊断系统。该系统可以通过分析患者的影像、血液、尿液等数据，为医生提供更精准的诊断结果。
智能化药物研发：利用人工智能技术加速新药物的研发过程。通过模拟人类体内的生理反应，智能化药物研发系统可以更快地筛选出有效的药物候选物，从而缩短新药物研发时间。
智能化临床决策支持：为医生提供智能化的临床决策支持。通过分析大量的临床数据，人工智能系统可以为医生提供更准确的诊断建议和治疗方案。
智能化医院管理：利用人工智能技术优化医院的运营管理。例如，智能化的预约系统可以帮助患者更快捷地预约就诊，智能化的库存管理系统可以帮助医院更好地管理药品库存。
智能化康复训练：利用人工智能技术为患者提供个性化的康复训练。通过分析患者的康复进展情况，智能化康复训练系统可以为患者提供更适合其康复需求的训练计划。

总之，通过将人工智能技术应用于医疗领域，可以帮助医生更好地诊断疾病，提高治疗效果，并降低医疗成本。

快速开始

import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "UnicomLLM/Unichat-llama3-Chinese-8B"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
)


messages = [
    {"role": "system", "content": "A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant.The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions."},
    {"role": "user", "content": "你是谁"},
]


prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
      messages,
      tokenize=False,
      add_generation_prompt=True
)

terminators = [
      pipeline.tokenizer.eos_token_id,
      pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]


outputs = pipeline(
        prompt,
        max_new_tokens=2048,
        eos_token_id=terminators,
        do_sample=False,
        temperature=0.6,
        top_p=1,
        repetition_penalty=1.05
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

资源

更多模型,数据集和训练相关细节请参考:

Github：Unichat-llama3-Chinese