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Index-1.9B-Chat

模型介绍

我们很高兴首次发布Index系列模型中的轻量版本：Index-1.9B系列本次开源的Index-1.9B 系列包含以下模型：

Index-1.9B base : 基座模型，具有 19亿非词嵌入参数量，在2.8T 中英文为主的语料上预训练，多个评测基准上与同级别模型比处于领先。
Index-1.9B pure : 基座模型的对照组，与base具有相同的参数和训练策略，不同之处在于我们严格过滤了该版本语料中所有指令相关的数据，以此来验证指令对benchmark的影响。
Index-1.9B chat(本仓库模型) : 基于index-1.9B base通过SFT和DPO对齐后的对话模型，我们发现由于预训练中引入了较多定向清洗的对话类语料，聊天的趣味性明显更强。
Index-1.9B character : 在SFT和DPO的基础上引入了RAG来实现fewshots角色扮演定制。

更多细节详见我们的GitHub和Index-1.9B技术报告

Transformers 加载方式

可通过以下代码加载 Index-1.9B-Chat 模型来进行对话：

import torch
import argparse
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 注意！目录不能含有"."，可以替换成"_"
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--model_path', default="", type=str, help="")
args = parser.parse_args()

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(args.model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, device_map='auto')
model = model.eval()
print('model loaded', args.model_path, model.device)

system_message = "你是由哔哩哔哩自主研发的大语言模型，名为“Index”。你能够根据用户传入的信息，帮助用户完成指定的任务，并生成恰当的、符合要求的回复。"
query = "续写 天不生我金坷垃"
model_input = []
model_input.append({"role": "system", "content": system_message})
model_input.append({"role": "user", "content": query})

inputs = tokenizer.apply_chat_template(model_input, tokenize=False, add_generation_prompt=False)
input_ids = tokenizer.encode(inputs, return_tensors="pt").to(model.device)
history_outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=300, top_k=5, top_p=0.8, temperature=0.3, repetition_penalty=1.1, do_sample=True)

# 删除</s>
if history_outputs[0][-1] == 2:
    history_outputs = history_outputs[:, :-1]

outputs = history_outputs[0][len(input_ids[0]):]
print('User:', query)
print('\nModel:', tokenizer.decode(outputs))