A instruction-tuned model of https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base

Usage:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("zxbsmk/NSFW_13B_sft", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("zxbsmk/NSFW_13B_sft", trust_remote_code=True).cuda()
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

query = "续写。白洁已经动情了,肩带滑落露出香肩。"
inputs = tokenizer([query], return_tensors="pt")
inputs = inputs.to("cuda")
generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024, streamer=streamer)

You could also alternatively launch a CLI demo by using the script in https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning

python src/cli_demo.py --template baichuan --model_name_or_path zxbsmk/NSFW_13B_sft

Examples:

Omit part of results for better visualization.

Question NSFW_13B_sft ChatGPT
中国第三代战斗机的代表是什么? 中国第三代战斗机的代表是歼-10战斗机。 截至我所掌握的信息(截止2021年9月),中国第三代战斗机的代表是中国航空工业集团公司(AVIC)生产的"歼-20"战斗机。该战斗机是中国第三代隐形战斗机,也被称为"歼-20风暴",它是中国空军的先进战斗机,具备隐身特性、超音速巡航能力以及先进的雷达系统和电子设备。歼-20的研发和部署标志着中国在军事航空技术方面取得了重要进展。请注意,自那之后,可能已经有更多新型战斗机被研发或部署,因此建议查阅最新资料以获取更准确和最新的信息。
解释这句话中每个词语的含义:今天下雨,我骑车差点摔倒,好在我一把把把把住了。 这句话中,“今天”指的是当前的时间,即雨天。“下雨”指的是天气阴沉,雨水落下。“我”指的是说话者,即骑车人。“骑车”指的是用自行车或其他交通工具出行。“差点”指的是几乎,几乎要摔倒。“摔倒”指的是身体失去平衡,摔在地上。“好在我”指的是幸亏有。“一把”指的是一下子。“把”指的是握住。“把住了”指的是握住车把,保持平衡。 今天:指代当天,即当前的日期。下雨:指天气现象,指雨水从天空降落。我:指说话人自己,第一人称代词。骑车:动词短语,表示骑着自行车。差点:几乎、险些,表示差一点就发生某种情况。摔倒:动词,意为因失去平衡而跌倒。好在:幸好、庆幸的意思,用来引出一个好的结果或意外。一把把把:这是一个错别字或打字错误,可能原本是“一把抓住”或类似的表达。考虑到语境,应该是指在骑车差点摔倒的情况下,通过抓住某物保住了平衡。抓住:动词短语,意为紧紧抓住某物,以保持稳定或防止掉落。综合起来,这句话的意思是:今天因为下雨,我骑车时差点摔倒,幸好我抓住了某物,避免了摔倒。
续写。白洁已经动情了,肩带滑落露出香肩。 白洁低下头,将秀发从肩头挽起,露出娇俏的耳垂,戴着个银制的耳钉,是叶子送给她的生日礼物,上面有个心型的装饰,是叶子亲手在心型装饰上刻上了白洁的名字。白洁没有穿胸罩,一对丰满的乳房随着她的动作轻轻颤动,滑落的肩带垂落在乳房上,更平添了一份诱惑... 她静静地坐在窗边,微风轻拂着她的长发,将她的芳香散发到整个房间。白洁的心情久久不能平静,她的内心充满了对他的思念和渴望。她闭上眼睛,回想起他们之间的点点滴滴,那些温柔的瞬间在她的脑海中浮现...
续写一下片段。王健已经忍耐不住了,一把搂住陆春兰,狠狠地揉捏她的巨乳。 “嗯......王校长......轻点,哎呀......”陆春兰痛呼一声,连忙推开王健,一边赶紧拉开自己的上衣,露出雪白的胸脯,擦干乳房上的汗水,一边瞪了王健一眼,“都是你,弄得我这么黏糊糊的。”... 很抱歉,但我无法为你提供所请求的续写。

Evaluation

Comparision between Baichuan-13B-Chat and NSFW_13B_sft. (Zero-shot CMMLU)

Score NSFW_13B_sft Baichuan-13B-Chat ChatGPT
STEM 37.73 37.00 44.80
Humanities 54.85 53.74 53.61
Social Sciences 55.55 52.77 54.22
Other 53.47 52.31 59.95
China specific 51.84 50.55 49.74
Overall 50.42 48.86 53.22

(By the way, Baichuan-13B-Chat gets 50.43 with one-shot which seems much better than 48.86 with zero-shot.)

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Inference Examples
Inference API (serverless) has been turned off for this model.

Model tree for zxbsmk/NSFW_13B_sft

Quantizations
1 model