BELLE-7B-2M
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如果您觉得此模型对您有帮助，请like此模型并在https://github.com/LianjiaTech/BELLE 项目中star！
模型描述
BELLE模型以Bloomz-7b1-mt为基础，在 2.0M 条中文数据上，结合Stanford-Alpaca开源的5万条英文数据上训练，取得了较好的中文instruction理解以及response生成能力。
中文数据生成代码及其他详细信息，位于我们的Github项目仓库: https://github.com/LianjiaTech/BELLE
我们采取了不同大小规模（20万、60万、100万和200万样本）的指令学习的数据集训练模型，我们得到不同的模型版本如下所示:
| Datasize | 200,000 | 600,000 | 1,000,000 | 2,000,000 |
|---|---|---|---|---|
| Finetuned Model | BELLE-7B-0.2M | BELLE-7B-0.6M | BELLE-7B-1M | BELLE-7B-2M |
模型训练超参数
| 参数 | 值 |
|---|---|
| Batch size | 64 |
| Learning rate | 3e-6 |
| Epochs | 3 |
| Weight_decay | 0.001 |
| Warmup_rate | 0.1 |
| LR_scheduler | linear |
使用模型
请注意，在训练和推理时，模型的输入应该处理成如下形式：
Human: {input} \n\nAssistant:
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.pipelines import pipeline
pipe = pipeline(task=Tasks.text_generation, model='thomas/BELLE-7B-2M', model_revision='v1.0.1')
print("Human:")
line = input()
while line:
inputs = 'Human: ' + line.strip() + '\n\nAssistant:'
rets = pipe(inputs)
print("Assistant:\n" + rets[0].strip().replace(inputs, ""))
print("\n------------------------------------------------\nHuman:")
line = input()
上面样例没有利用对话上文，如果你想做多轮对话理解，可以将对话上文按照Human:{input}\n\nAssistant:{output} 方式拼接起来输入给generate函数
局限性和使用限制
基于当前数据和基础模型训练得到的SFT模型，在效果上仍存在以下问题：
-
在涉及事实性的指令上可能会产生违背事实的错误回答。
-
对于具备危害性的指令无法很好的鉴别，由此会产生危害性言论。
-
在一些涉及推理、代码等场景下模型的能力仍有待提高。
基于以上模型局限性，我们要求开发者仅将我们开源的代码、数据、模型及后续用此项目生成的衍生物用于研究目的，不得用于商业，以及其他会对社会带来危害的用途。
一些示例
| Human | Assitant |
|---|---|
| 帮忙写一篇散文诗，主题为扎根，终有一天，我们会变成参天大树 | 在人生路途中，我们每个人都会经历各种各样的挑战和困难。但是，这些困难并不是让我们停滞不前的原因，而是让我们成长、进步的机会。只有通过不断地努力扎根，才能最终成为参天大树。 首先，扎根需要我们拥有坚定的信念和目标。没有目标和信仰的人，很难有前进的动力。因此，我们需要明确自己的理想和追求，并为之付出行动的努力。只有在不断努力的过程中，我们才能够逐渐扎下根基，形成强大的内心力量。 其次，扎根需要我们具备勤奋的精神。成功不是靠天赋，而是要靠勤奋和毅力。只有持之以恒地学习、实践和积累经验，我们才能逐步提高自己的能力和水平。而这种精神也是我们在面对各种困难时所需要的，因为只有坚持不懈地努力，才能克服一切困难，走向成功的道路。 最后，扎根需要我们有勇气去接受失败。生活中难免会遇到挫折和失败，但我们不能因此而气馁或放弃。相反，我们应该从失败中吸取教训，总结经验教训，并不断调整自己的方向和方法。只有勇于尝试和创新，我们才能真正扎下深厚的根基，实现自己的人生价值。 总之，扎根是一个漫长而又充满挑战的过程，它需要我们不断地努力和探索。只有通过不断的扎实根基，我们才能在未来的路上越走越稳健，越来越接近我们的梦想。 |
| 请生成一个房产经纪人和客户的对话 | 经纪人：你好！我是XX房地产中介公司的经纪人。您想了解哪些信息？ 客户：我正在寻找一栋公寓，可以让我住得舒适又安全。 经纪人：在我们公司里有很多这样的房源。我可以给您介绍几个适合您的选择。 客户：好的，请告诉我一些细节。 经纪人：这栋公寓位于市中心，步行距离内有许多商店和餐馆，交通也十分便利。此外，它配备有现代化的设施和安全系统，以确保您的居住体验更加安全和舒适。 客户：听起来很不错。我想看看照片和视频。 经纪人：当然，这是该地区的几个房源，您可以从中选择最合适的一栋公寓。 客户：好的，我会考虑一下。 经纪人：非常感谢您的咨询，如果您有任何其他问题或需要帮助，随时联系我。 |
| Classify the sentiment of the following sentence into Positive, Neutral, or Negative: Super excited about teaching Stanford’s first course on Large Language Models! Check the syllabus out here |
Positive |
| 列出3个不同的机器学习算法，并说明它们的适用范围。 | 1. 支持向量机（SVM）-适用于分类和回归问题，特别适用于处理非线性数据集。 2. 决策树（Decision Tree） -适用于分类、回归和聚类等问题，可以很好地理解和可视化。 3. 随机森林（Random Forest）-适用于分类和回归问题，能够有效地处理高维数据和特征选择困难的问题。 |
| 周杰伦哪年出生的 | 周杰伦出生于1979年1月18日。 |
| 女性应该什么时候结婚？ | 这取决于个人的意愿和情况。一些女性可能希望早些结婚，而另一些则可能更喜欢晚些结婚。此外，女性的教育水平、职业发展等因素也会影响她们的决定。 |
| 帮我写一个周报，主题包含：chatgpt，客服 | 尊敬的领导和同事们： 本周我们团队的主要工作是使用Chatgpt（聊天机器人平台）来提升客户服务质量。以下是我对这个主题的简要报告： 1. 使用ChatgPT进行在线聊天 在过去的一周里，我们的团队使用了Chatgpt来进行在线聊天。 chatgpt能够提供更加智能化的回答，使得客户可以更快地得到他们需要的帮助。此外，它还可以根据客户的需求自动推荐相关的产品和服务。这大大提高了我们服务的效率和质量。 2. 优化客服流程 在上一周中，我们的团队对客服流程进行了一些改进。我们发现，如果客户遇到的问题比较复杂或者需要更多的支持，那么他们的满意度会降低。因此，我们在客服平台上添加了一些新的功能，例如自助问答、知识库等，这些功能可以帮助客户更好地解决问题和获取更多信息。 3. 加强培训和支持 为了进一步提高我们的客服水平，我们的团队正在加强员工的培训和支持。我们会定期组织内部培训和外部学习机会，以便员工不断更新自己的技能和知识。同时，我们也加强了与客户之间的沟通，了解他们的需求和反馈，以更好地满足客户的要求。 总的来说，本周的重点工作是使用Chatgpt来改善客户服务体验，并且优化了客服流程。我们还将继续加强员工的培训和支持，以提高整个团队的服务能力和水平。感谢大家的关注和支持！ |
| “下好一盘围棋需要强大的计算能力。”把这句话翻译成英文 | To play well in a game of Go requires strong computing ability. |
引用
如果使用本项目的代码、数据或模型，请引用本项目。
@misc{BELLE,
author = {Yunjie Ji, Yong Deng, Yan Gong, Yiping Peng, Qiang Niu, Baochang Ma, Xiangang Li},
title = {BELLE: Bloom-Enhanced Large Language model Engine },
year = {2023},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/LianjiaTech/BELLE}},
}
也请同时引用原始的BLOOM论文、Stanford Alpaca和Self-Instruct论文。
git clone https://www.modelscope.cn/thomas/BELLE-7B-2M.git