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Orion-14B-Chat-RAG

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Orion-14B-Chat-RAG
File size: 25,071 Bytes 
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  <img src="./assets/imgs/orion_start.PNG" alt="logo" width="50%" />
</div>

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<h1>
  Orion-14B
</h1>
</div>

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<div align="center">
     <b>🇨🇳中文</b> | <a href="./README.md">🌐English</a> | <a href="./README_ja.md">🇯🇵日本語</a> | <a href="./README_ko.md">🇰🇷한국어</a>
</div>

<h4 align="center">
    <p>
        🤗 <a href="https://huggingface.co/OrionStarAI" target="_blank">HuggingFace Mainpage</a> | 🤖 <a href="https://modelscope.cn/organization/OrionStarAI" target="_blank">ModelScope Mainpage</a><br>🎬 <a href="https://huggingface.co/spaces/OrionStarAI/Orion-14B-App-Demo" target="_blank">HuggingFace Demo</a> | 🎫 <a href="https://modelscope.cn/studios/OrionStarAI/Orion-14B-App-Demo/summary" target="_blank">ModelScope Demo</a><br>😺 <a href="https://github.com/OrionStarAI/Orion" target="_blank">GitHub</a><br>📖 <a href="https://arxiv.org/pdf/2401.12246.pdf" target="_blank">Tech Report</a>
    <p>
</h4>

</div>


# 目录


- [📖 模型介绍](#zh_model-introduction)
- [🔗 下载路径](#zh_model-download)
- [🔖 评估结果](#zh_model-benchmark)
- [📊 模型推理](#zh_model-inference)[<img src="./assets/imgs/vllm_1.png" alt="vllm" style="margin: 0;display: initial;" height="20" />](#vllm) [<img src="./assets/imgs/llama_cpp_1.png" alt="llamacpp" style="margin: 0;display: initial;" height="20" />](#llama-cpp)
- [📜 声明协议](#zh_declarations-license)
- [🥇 企业介绍](#zh_company-introduction)


<a name="zh_model-introduction"></a><br>
# 1. 模型介绍

- Orion-14B-Base是一个具有140亿参数的多语种大模型，该模型在一个包含2.5万亿token的多样化数据集上进行了训练，涵盖了中文、英语、日语、韩语等多种语言。在多语言环境下的一系列任务中展现出卓越的性能。在主流的公开基准评测中，Orion-14B系列模型表现优异，多项指标显著超越同等参数基本的其他模型。具体技术细节请参考[技术报告](https://arxiv.org/pdf/2401.12246.pdf)。

- Orion-14B系列大模型有以下几个特点：
  - 基座20B参数级别大模型综合评测效果表现优异
  - 多语言能力强，在日语、韩语测试集上显著领先
  - 微调模型适应性强，在人类标注盲测中，表现突出
  - 长上下文版本支持超长文本，在200k token长度上效果优异，最长可支持可达320k
  - 量化版本模型大小缩小70%，推理速度提升30%，性能损失小于1%

 <table style="border-collapse: collapse; width: 100%;">
   <tr>
     <td style="border: none; padding: 10px; box-sizing: border-box;">
       <img src="./assets/imgs/opencompass_zh.png" alt="opencompass" style="width: 100%; height: auto;">
     </td>
     <td style="border: none; padding: 10px; box-sizing: border-box;">
       <img src="./assets/imgs/model_cap_zh.png" alt="modelcap" style="width: 100%; height: auto;">
     </td>
   </tr>
 </table>

- 具体而言，Orion-14B系列大语言模型包含:
  - **Orion-14B-Base:**  基于2.5万亿tokens多样化数据集训练处的140亿参数量级的多语言基座模型。
  - **Orion-14B-Chat:**  基于高质量语料库微调的对话类模型，旨在为大模型社区提供更好的用户交互体验。
  - **Orion-14B-LongChat:**  在200k token长度上效果优异，最长可支持可达320k，在长文本评估集上性能比肩专有模型。
  - **Orion-14B-Chat-RAG:**  在一个定制的检索增强生成数据集上进行微调的聊天模型，在检索增强生成任务中取得了卓越的性能。使用方法请参考[demo](https://github.com/OrionStarAI/Orion/tree/master/gradio_demo/doc_qa_task)。
  - **Orion-14B-Chat-Plugin:**  专门针对插件和函数调用任务定制的聊天模型，非常适用于使用代理的相关场景，其中大语言模型充当插件和函数调用系统。使用方法请参考[demo](https://github.com/OrionStarAI/Orion/tree/master/gradio_demo/plugin_task)。
  - **Orion-14B-Base-Int4:**  一个使用int4进行量化的基座模型。它将模型大小显著减小了70%，同时提高了推理速度30%，仅引入了1%的最小性能损失。
  - **Orion-14B-Chat-Int4:**  一个使用int4进行量化的对话模型。


<a name="zh_model-download"></a><br>
# 2. 下载路径

发布模型和下载链接见下表：

| 模型名称              | HuggingFace下载链接                                                                | ModelScope下载链接                                                                               |
|---------------------|-----------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------|
| ⚾ 基座模型           | [Orion-14B-Base](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Base)               | [Orion-14B-Base](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Base/summary)              |
| 😛 对话模型           | [Orion-14B-Chat](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Chat)               | [Orion-14B-Chat](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Chat/summary)              |
| 📃 长上下文模型        | [Orion-14B-LongChat](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-LongChat)       | [Orion-14B-LongChat](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-LongChat/summary)      |
| 🔎 检索增强模型        | [Orion-14B-Chat-RAG](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-RAG)       | [Orion-14B-Chat-RAG](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-RAG/summary)      |
| 🔌 插件模型           | [Orion-14B-Chat-Plugin](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-Plugin) | [Orion-14B-Chat-Plugin](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-Plugin/summary)|
| 💼 基座Int4量化模型    | [Orion-14B-Base-Int4](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Base-Int4)     | [Orion-14B-Base-Int4](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Base-Int4/summary)    |
| 📦 对话Int4量化模型    | [Orion-14B-Chat-Int4](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-Int4)     | [Orion-14B-Chat-Int4](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-Int4/summary)    |


<a name="zh_model-benchmark"></a><br>
# 3. 评估结果

## 3.1. 基座模型Orion-14B-Base评估

### 3.1.1. 专业知识与试题评估结果
| 模型名称            | C-Eval   | CMMLU    | MMLU     | AGIEval  | Gaokao   | BBH      |
|--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
| LLaMA2-13B         |   41.4   |   38.4   |   55.0   |   30.9   |   18.2   |   45.6   |
| Skywork-13B        |   59.1   |   61.4   |   62.7   |   43.6   |   56.1   |   48.3   |
| Baichuan2-13B      |   59.0   |   61.3   |   59.5   |   37.4   |   45.6   |   49.0   |
| QWEN-14B           |   71.7   |   70.2   |   67.9   |   51.9   | **62.5** |   53.7   |
| InternLM-20B       |   58.8   |   59.0   |   62.1   |   44.6   |   45.5   |   52.5   |
| **Orion-14B-Base** | **72.9** | **70.6** | **69.9** | **54.7** |   62.1   | **56.5** |

### 3.1.2. 理解与通识评估结果
| 模型名称            |RACE-middle|RACE-high| HellaSwag| PIQA     | Lambada  | WSC      |
|--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
| LLaMA 2-13B        |   63.0   |   58.9   |   77.5   |   79.8   |   76.5   |   66.3   |
| Skywork-13B        |   87.6   |   84.1   |   73.7   |   78.3   |   71.8   |   66.3   |
| Baichuan 2-13B     |   68.9   |   67.2   |   70.8   |   78.1   |   74.1   |   66.3   |
| QWEN-14B           |   93.0   |   90.3   | **80.2** |   79.8   |   71.4   |   66.3   |
| InternLM-20B       |   86.4   |   83.3   |   78.1   | **80.3** |   71.8   |   68.3   |
| **Orion-14B-Base** | **93.2** | **91.3** |   78.5   |   79.5   | **78.8** | **70.2** |

### 3.1.3. OpenCompass评测集评估结果
| 模型名称 | Average | Examination | Language | Knowledge | Understanding | Reasoning |
|------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
| LLaMA 2-13B      |   47.3   |   45.2   |   47.0   |   58.3   |   50.9   |   43.6   |
| Skywork-13B      |   53.6   |   61.1   |   51.3   |   52.7   |   64.5   |   45.2   |
| Baichuan 2-13B   |   49.4   |   51.8   |   47.5   |   48.9   |   58.1   |   44.2   |
| QWEN-14B         |   62.4   |   71.3   |   52.67  |   56.1   |   68.8   |   60.1   |
| InternLM-20B     |   59.4   |   62.5   |   55.0   | **60.1** |   67.3   |   54.9   |
|**Orion-14B-Base**| **64.3** | **71.4** | **55.0** |   60.0   | **71.9** | **61.6** |

### 3.1.4. 日语测试集评估结果
|   模型名称         |**Average**|  JCQA    |  JNLI    |  MARC    |  JSQD   |  JQK     |  XLS     |  XWN     |  MGSM    |
|--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
| PLaMo-13B          |   52.3   |   56.7   |   42.8   |   95.8   |   70.6   |   71.0   |   8.70   |   70.5   |   2.40   |
| WebLab-10B         |   50.7   |   66.6   |   53.7   |   82.1   |   62.9   |   56.2   |   10.0   |   72.0   |   2.40   |
| ELYZA-jp-7B        |   48.8   |   71.7   |   25.3   |   86.6   |   70.8   |   64.1   |   2.50   |   62.1   |   7.20   |
| StableLM-jp-7B     |   51.1   |   33.4   |   43.3   | **96.7** |   70.6   |   78.1   |   10.7   |   72.8   |   2.80   |
| LLaMA 2-13B        |   46.3   |   75.0   |   47.6   |   38.8   |   76.1   |   67.7   |   18.1   |   63.2   |   10.4   |
| Baichuan 2-13B     |   57.1   |   73.7   |   31.3   |   91.6   |   80.5   |   63.3   |   18.6   |   72.2   |   25.2   |
| QWEN-14B           |   65.8   |   85.9   |   60.7   |   97.0   |   83.3   |   71.8   |   18.8   |   70.6   |   38.0   |
| Yi-34B             |   67.1   |   83.8   |   61.2   |   95.2   | **86.1** |   78.5   | **27.2** |   69.2   |   35.2   |
| **Orion-14B-Base** | **69.1** | **88.2** | **75.8** |   94.1   |   75.7   | **85.1** |   17.3   | **78.8** | **38.0** |

### 3.1.5. 韩语测试集n-shot评估结果
| 模型名称  | **Average**<br>n=0&nbsp;&nbsp;n=5 | HellaSwag<br>n=0&nbsp;&nbsp;n=5 | COPA<br> n=0&nbsp;&nbsp;n=5 | BooIQ<br>n=0&nbsp;&nbsp;n=5 | SentiNeg<br>n=0&nbsp;&nbsp;n=5|
|------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|
| KoGPT            |  53.0   &nbsp;&nbsp;   70.1  |  55.9   &nbsp;&nbsp;   58.3  |  73.5   &nbsp;&nbsp;   72.9  |  45.1   &nbsp;&nbsp;   59.8  |  37.5   &nbsp;&nbsp;   89.4  |
| Polyglot-ko-13B  |  69.6   &nbsp;&nbsp;   73.7  |**59.5** &nbsp;&nbsp; **63.1**|**79.4** &nbsp;&nbsp; **81.1**|  48.2   &nbsp;&nbsp;   60.4  |  91.2   &nbsp;&nbsp;   90.2  |
| LLaMA 2-13B      |  46.7   &nbsp;&nbsp;   63.7  |  41.3   &nbsp;&nbsp;   44.0  |  59.3   &nbsp;&nbsp;   63.8  |  34.9   &nbsp;&nbsp;   73.8  |  51.5   &nbsp;&nbsp;   73.4  |
| Baichuan 2-13B   |  52.1   &nbsp;&nbsp;   58.7  |  39.2   &nbsp;&nbsp;   39.6  |  60.6   &nbsp;&nbsp;   60.6  |  58.4   &nbsp;&nbsp;   61.5  |  50.3   &nbsp;&nbsp;   72.9  |
| QWEN-14B         |  53.8   &nbsp;&nbsp;   73.7  |  45.3   &nbsp;&nbsp;   46.8  |  64.9   &nbsp;&nbsp;   68.9  |  33.4   &nbsp;&nbsp;   83.5  |  71.5   &nbsp;&nbsp;   95.7  |
| Yi-34B           |  54.2   &nbsp;&nbsp;   72.1  |  44.6   &nbsp;&nbsp;   44.7  |  58.0   &nbsp;&nbsp;   60.6  |  65.9   &nbsp;&nbsp;   90.2  |  48.3   &nbsp;&nbsp;   92.9  |
|**Orion-14B-Base**|**74.5** &nbsp;&nbsp; **79.6**|  47.0   &nbsp;&nbsp;   49.6  |  77.7   &nbsp;&nbsp;   79.4  |**81.6** &nbsp;&nbsp; **90.7**|**92.4** &nbsp;&nbsp; **98.7**|

### 3.1.6. 多语言评估结果
| 模型名称            | Train Lang | Japanese | Korean   | Chinese  |  English |
|--------------------|------------|----------|----------|----------|----------|
| PLaMo-13B          |  En,Jp     |   52.3   |   *      |   *      |   *      |
| Weblab-10B         |  En,Jp     |   50.7   |   *      |   *      |   *      |
| ELYZA-jp-7B        |  En,Jp     |   48.8   |   *      |   *      |   *      |
| StableLM-jp-7B     |  En,Jp     |   51.1   |   *      |   *      |   *      |
| KoGPT-6B           |  En,Ko     |   *      |   70.1   |   *      |   *      |
| Polyglot-ko-13B    |  En,Ko     |   *      |   70.7   |   *      |   *      |
| Baichuan2-13B      |  Multi     |   57.1   |   58.7   |   50.8   |   57.1   |
| Qwen-14B           |  Multi     |   65.8   |   73.7   |   64.5   |   65.4   |
| Llama2-13B         |  Multi     |   46.3   |   63.7   |   41.4   |   55.3   |
| Yi-34B             |  Multi     |   67.1   |   72.2   |   58.7   | **68.8** |
| **Orion-14B-Base** |  Multi     | **69.1** | **79.5** | **67.9** |   67.3   |

## 3.2. 对话模型Orion-14B-Chat评估
### 3.2.1. 对话模型MTBench主观评估
| 模型名称              |   第一轮  |  第二轮   |  **平均** |
|----------------------|----------|----------|----------|
| Baichuan2-13B-Chat   |   7.05   |   6.47   |   6.76   |
| Qwen-14B-Chat        |   7.30   |   6.62   |   6.96   |
| Llama2-13B-Chat      |   7.10   |   6.20   |   6.65   |
| InternLM-20B-Chat    |   7.03   |   5.93   |   6.48   |
| **Orion-14B-Chat**   | **7.68** | **7.07** | **7.37** |

\*这里评测使用vllm进行推理

### 3.2.2. 对话模型AlignBench主观评估
| 模型名称             | 数学能力  | 逻辑推理  | 基本能力   | 中文理解  | 综合问答   | 写作能力  | 角色扮演   | 专业知识  | **平均**  |
|--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
| Baichuan2-13B-Chat |   3.76   |   4.07   |   6.22   |   6.05   |   7.11   |   6.97   |   6.75   |   6.43   |   5.25   |
| Qwen-14B-Chat      | **4.91** | **4.71** | **6.90** |   6.36   |   6.74   |   6.64   |   6.59   |   6.56   | **5.72** |
| Llama2-13B-Chat    |   3.05   |   3.79   |   5.43   |   4.40   |   6.76   |   6.63   |   6.99   |   5.65   |   4.70   |
| InternLM-20B-Chat  |   3.39   |   3.92   |   5.96   |   5.50   | **7.18** |   6.19   |   6.49   |   6.22   |   4.96   |
| **Orion-14B-Chat** |   4.00   |   4.24   |   6.18   | **6.57** |   7.16   | **7.36** | **7.16** | **6.99** |   5.51   |

\*这里评测使用vllm进行推理

## 3.3. 长上下文模型Orion-14B-LongChat评估
### 3.3.1. 长上下文模型LongBench评估
| 模型名称              | NarrativeQA| MultiFieldQA-en| MultiFieldQA-zh | DuReader  | QMSum     | VCSUM  | TREC   | TriviaQA | LSHT   | RepoBench-P |
|--------------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
| GPT-3.5-Turbo-16k        | **23.60** | **52.30** | **61.20** |   28.70   |   23.40   | **16.00** |   68.00   | **91.40** |   29.20   |   53.60   |
| LongChat-v1.5-7B-32k     |   16.90   |   41.40   |   29.10   |   19.50   |   22.70   |    9.90   |   63.50   |   82.30   |   23.20   |   55.30   |
| Vicuna-v1.5-7B-16k       |   19.40   |   38.50   |   43.00   |   19.30   |   22.80   |   15.10   |   71.50   |   86.20   |   28.80   |   43.50   |
| Yi-6B-200K               |   14.11   |   36.74   |   22.68   |   14.01   |   20.44   |    8.08   |   72.00   |   86.61   |   38.00   | **63.29** |
| Orion-14B-LongChat       |   19.47   |   48.11   |   55.84   | **37.02** | **24.87** |   15.44   | **77.00** |   89.12   | **45.50** |   54.31   |

## 3.4. 检索增强模型Orion-14B-Chat-RAG评估
### 3.4.1. 自建检索增强测试集评估结果
|模型名称|回复效果(关键字)|*回复效果(主观打分)|引用能力|兜底能力|*AutoQA|*抽取数据|
|---------------------|------|------|------|------|------|------|
| Baichuan2-13B-Chat  |  85  |  76  |  1   |  0   |  69  |  51  |
| Qwen-14B-Chat       |  79  |  77  |  75  |  47  |  68  |  72  |
| Qwen-72B-Chat(Int4) |  87  |  89  |  90  |  32  |  67  |  76  |
| GPT-4               |  91  |  94  |  96  |  95  |  75  |  86  |
| Orion-14B-Chat-RAG  |  86  |  87  |  91  |  97  |  73  |  71  |
 \* 表示人工评判结果

## 3.5. 插件模型Orion-14B-Chat-Plugin评估
### 3.5.1. 自建插件测试集评估结果
| 模型名称  | 全参数意图识别 | 缺参数意图识别 | 非插件调用识别 |
|-----------------------|--------|-----------|--------|
| Baichuan2-13B-Chat    |   25   |   0       |   0    |
| Qwen-14B-Chat         |   55   |   0       |   50   |
| GPT-4                 | **95** |   52.38   |   70   |
| Orion-14B-Chat-Plugin |   92.5 | **60.32** | **90** |

## 3.6. 量化模型Orion-14B-Base-Int4评估
### 3.6.1. 量化前后整体对比
|模型名称|模型大小(GB)|推理速度(令牌数/秒)|C-Eval |CMMLU |MMLU |RACE | HellaSwag|
|-------------------------|------|-----|------|------|------|------|------|
| OrionStar-14B-Base      | 28.0 | 135 | 72.8 | 70.6 | 70.0 | 93.3 | 78.5 |
| OrionStar-14B-Base-Int4 |  8.3 | 178 | 71.8 | 69.8 | 69.2 | 93.1 | 78.0 |


<a name="zh_model-inference"></a><br>
# 4. 模型推理

推理所需的模型权重、源码、配置已发布在 Hugging Face，下载链接见本文档最开始的表格。我们在此示范多种推理方式。程序会自动从
Hugging Face 下载所需资源。

## 4.1. Python 代码方式

```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B", use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B", device_map="auto",
                                             torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)

model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B")
messages = [{"role": "user", "content": "你好! 你叫什么名字!"}]
response = model.chat(tokenizer, messages, streaming=Flase)
print(response)

```

在上述两段代码中，模型加载指定 `device_map='auto'`
，会使用所有可用显卡。如需指定使用的设备，可以使用类似 `export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`（使用了0、1号显卡）的方式控制。

## 4.2. 命令行工具方式

```shell
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python cli_demo.py
```

本命令行工具是为 Chat 场景设计，因此我们不支持使用该工具调用 Base 模型。

## 4.3. 脚本直接推理

```shell
# base model
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo/text_generation_base.py --model OrionStarAI/Orion-14B --tokenizer OrionStarAI/Orion-14B --prompt 你好,你叫什么名字

# chat model
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo/text_generation.py --model OrionStarAI/Orion-14B-Chat --tokenizer OrionStarAI/Orion-14B-Chat --prompt 你好,你叫什么名字

```
<a name="vllm"></a><br>
## 4.4. 使用vllm推理
- 工程地址<br>
  https://github.com/vllm-project/vllm

- 拉取请求<br>
  https://github.com/vllm-project/vllm/pull/2539

<a name="llama-cpp"></a><br>
## 4.5. 使用llama.cpp推理

- 工程地址<br>
  https://github.com/ggerganov/llama.cpp

- 拉取请求<br>
  https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/5118

- 如何转换GGUF格式模型

  ```shell
  python convert-hf-to-gguf.py path/to/Orion-14B-Chat --outfile chat.gguf
  ```

- 如何运行GGUF格式模型推理

  ```shell
  ./main --frequency-penalty 0.5 --frequency-penalty 0.5 --top-k 5 --top-p 0.9 -m chat.gguf -p "Building a website can be done in 10 simple steps:\nStep 1:" -n 400 -e
  ```

## 4.6. 示例输出

### 4.6.1. 闲聊

`````
用户：你好,你叫什么名字
Orion-14B：你好!我是一个人工智能助手,没有固定的名字。你可以随意称呼我。有什么我可以帮助你的吗?
用户：讲个故事
Orion-14B：从前有一个小男孩叫杰克,他住在一个小村庄里。杰克非常喜欢冒险和探索,总是梦想着能够发现一些神奇的事情。

  有一天,杰克听说在附近的森林深处有一座传说中的魔法城堡,里面住着一个邪恶的巨人。这个巨人的名字叫格里姆,他被困在城堡中,无法离开。

  杰克决定要去解救这个巨人,因为他相信格里姆一定有自己的原因被困在那里。于是,他带着勇气和决心,踏上了前往魔法城堡的旅程。

  经过长时间的跋涉,杰克终于来到了城堡的大门前。他小心翼翼地推开大门,进入了一个充满神秘气息的房间。

  房间里弥漫着黑暗的气息,但杰克并没有被吓倒。他勇敢地向城堡深处走去,最终找到了格里姆。

  格里姆告诉杰克,他是被一个邪恶的女巫诅咒的,只有通过解开咒语才能获得自由。杰克决定要帮助格里姆,他开始寻找线索和解开咒语的方法。

  经过一番努力,杰克终于找到了一条通往女巫的秘密实验室的道路。他在那里发现了女巫留下的魔法书,书中记载了解开咒语的方法。

  杰克按照书上所写的步骤进行操作,成功地解开了格里姆身上的诅咒。巨人感激不已,他答应帮助杰克实现他的愿望。

  从此以后,杰克和格里姆成为了好朋友,他们一起经历了许多惊险刺激的冒险,并用他们的勇气和智慧战胜了各种困难。

  这个故事告诉我们,只要有勇气和决心,我们就能克服一切困难,实现自己的梦想。
`````

### 4.6.2. 日韩

`````
用户：自己を紹介してください
Orion-14B：こんにちは、私の名前はChatMaxで、OrionStarによって開発されたAIアシスタントです。私はユーザーに正確で、客観的で、有用な回答を提供し、彼らが問題を解決し、情報を取得するのを助けることができます。
用户：자기소개를 해주세요.
Orion-14B：안녕하세요, 제 이름은 ChatMax입니다. OrionStar에서 개발한 AI 어시스턴트입니다. 저는 사용자들에게 정확하고 객관적이며 유용한 답변을 제공하여 문제를 해결하고 정보를 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.
`````


<a name="zh_declarations-license"></a><br>
# 5. 声明、协议

## 5.1. 声明

我们强烈呼吁所有使用者，不要利用 Orion-14B 模型进行任何危害国家社会安全或违法的活动。另外，我们也要求使用者不要将
Orion-14B 模型用于未经适当安全审查和备案的互联网服务。

我们希望所有的使用者都能遵守这个原则，确保科技的发展能在规范和合法的环境下进行。
我们已经尽我们所能，来确保模型训练过程中使用的数据的合规性。然而，尽管我们已经做出了巨大的努力，但由于模型和数据的复杂性，仍有可能存在一些无法预见的问题。因此，如果由于使用
Orion-14B 开源模型而导致的任何问题，包括但不限于数据安全问题、公共舆论风险，或模型被误导、滥用、传播或不当利用所带来的任何风险和问题，我们将不承担任何责任。

## 5.2. 协议

社区使用Orion-14B系列模型
- 代码请遵循 [Apache License Version 2.0](./LICENSE)<br>
- 模型请遵循 [Orion-14B系列模型社区许可协议](./ModelsCommunityLicenseAgreement)


<a name="zh_company-introduction"></a><br>
# 6. 企业介绍

猎户星空（OrionStar）是一家全球领先的服务机器人解决方案公司，成立于2016年9月。猎户星空致力于基于人工智能技术打造下一代革命性机器人，使人们能够摆脱重复的体力劳动，使人类的工作和生活更加智能和有趣，通过技术使社会和世界变得更加美好。

猎户星空拥有完全自主开发的全链条人工智能技术，如语音交互和视觉导航。它整合了产品开发能力和技术应用能力。基于Orion机械臂平台，它推出了ORION
STAR AI Robot Greeting、AI Robot Greeting Mini、Lucki、Coffee
Master等产品，并建立了Orion机器人的开放平台OrionOS。通过为 **真正有用的机器人而生** 的理念实践，它通过AI技术为更多人赋能。

凭借7年AI经验积累，猎户星空已推出的大模型深度应用“聚言”，并陆续面向行业客户提供定制化AI大模型咨询与服务解决方案，真正帮助客户实现企业经营效率领先同行目标。

**猎户星空具备全链条大模型应用能力的核心优势**，包括拥有从海量数据处理、大模型预训练、二次预训练、微调(Fine-tune)、Prompt
Engineering 、Agent开发的全链条能力和经验积累；拥有完整的端到端模型训练能力，包括系统化的数据处理流程和数百张GPU的并行模型训练能力，现已在大政务、云服务、出海电商、快消等多个行业场景落地。

***欢迎有大模型应用落地需求的企业联系我们进行商务合作***<br>
**咨询电话:** 400-898-7779<br>
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