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- ---
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- library_name: transformers
3
- license: mit
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- language:
5
- - zh
6
- pipeline_tag: text2text-generation
7
- ---
8
  # AutoPersona
9
 
10
  这是一个基于[萌娘百科](https://zh.moegirl.org.cn/%E8%90%8C%E5%A8%98)的原始文本从[GPT-4o](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/)中蒸馏下来的自动从未预处理的脏数据中总结角色人设的中文[llama-3模型](https://huggingface.co/KomeijiForce/Meta-Llama-3-8B-AutoPersona-Chinese),使用该模型可以免费地从大量未经预处理的脏文本中迅速地抽取有用的人设信息,可以帮助构建大规模的人设数据。
11
 
12
  ## 使用
13
 
14
- 本工具非常容易使用,功能被完全封装在```auto_persona(character, passage)```这个function之中,以下是一个使用例:
15
 
16
  ```python
17
  from autopersona import AutoPersona
 
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+ ---
2
+ library_name: transformers
3
+ license: mit
4
+ language:
5
+ - zh
6
+ pipeline_tag: text2text-generation
7
+ ---
8
  # AutoPersona
9
 
10
  这是一个基于[萌娘百科](https://zh.moegirl.org.cn/%E8%90%8C%E5%A8%98)的原始文本从[GPT-4o](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/)中蒸馏下来的自动从未预处理的脏数据中总结角色人设的中文[llama-3模型](https://huggingface.co/KomeijiForce/Meta-Llama-3-8B-AutoPersona-Chinese),使用该模型可以免费地从大量未经预处理的脏文本中迅速地抽取有用的人设信息,可以帮助构建大规模的人设数据。
11
 
12
  ## 使用
13
 
14
+ 本工具非常容易使用,功能被完全封装在这个[Repo](https://github.com/KomeijiForce/AutoPersona)的```auto_persona(character, passage)```这个function之中,以下是一个使用例:
15
 
16
  ```python
17
  from autopersona import AutoPersona