Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO: um modelo que oferece suporte à interpretação de papéis e a diálogos complexos, com desempenho superior a 32b (com instalador de um clique)

Introdução geral

O Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4 é um modelo de linguagem eficiente projetado para oferecer suporte a diálogos complexos de interpretação de papéis e de várias rodadas. Profundamente otimizado com base no Qwen 2.5-7B, ele tem excelentes recursos de geração de texto e diálogo. O modelo é especialmente adequado para cenários que exigem criatividade e raciocínio lógico complexo, como a criação de romances, roteiros e diálogos profundos. Com o treinamento em vários estágios, o Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4 é capaz de processar textos longos e fornecer geração de conteúdo coerente.

O DeepsexV2, como uma versão atualizada do Tifa-Deepsex-14b-CoT, com um modelo menor, porém mais potente, está atualmente na primeira fase de treinamento; uma versão experimental foi lançada, no final do artigo.

Características técnicas

• arquitetura do modeloTifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4 é baseado na arquitetura Qwen 2.5-7B, otimizada para suportar a geração eficiente de texto e diálogos complexos.
• treinamento de dadosO conjunto de dados gerado com o Tifa_220B é treinado com o inovador algoritmo MGRPO para garantir a alta qualidade e a coerência do conteúdo gerado.
• Técnicas de otimizaçãoConclusão: O desempenho do modelo na geração de textos longos e na inferência lógica é aprimorado pela técnica de otimização MGRPO. Embora a eficiência do treinamento seja baixa, o desempenho é significativamente aprimorado.
• diálogo em várias camadasRecursos otimizados de diálogo em várias rodadas permitem que ele lide com perguntas e conversas contínuas do usuário em cenários como assistentes virtuais e interpretação de papéis.
• contextualizaçãoCapacidade de contextualização de 1.000.000 de palavras, capaz de lidar com textos longos e fornecer geração de conteúdo coerente.

Lista de funções

• role-playing (jogo)Suporte a simulações de vários personagens e diálogos complexos, adequados para uso em cenários como jogos e assistentes virtuais.
• Geração de textoTreinamento baseado em uma grande quantidade de dados, capaz de gerar textos longos coerentes e de alta qualidade.
• inferência lógicaSuporte a tarefas complexas de raciocínio lógico para aplicativos que exigem raciocínio profundo.
• diálogo em várias camadasCapacidade otimizada de diálogo em várias rodadas para lidar com perguntas e conversas contínuas dos usuários.
• Escrita criativaSuporte à escrita criativa: fornece suporte à escrita criativa para cenários como a escrita de romances e roteiros.

Usando a Ajuda

Como usar o Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4

1. Instalação e configuração::
   • Encontre a página do modelo Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4 na plataforma Hugging Face:ValueFX9507/Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4
   • Use os seguintes comandos para fazer download e instalar o modelo:

     git clone https://huggingface.co/ValueFX9507/Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4
     cd Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4
     pip install -r requirements.txt
     

2. Modelos de carregamento::
   • No ambiente Python, use o seguinte código para carregar o modelo:

     from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ValueFX9507/Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4")
     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ValueFX9507/Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4")
     

3. Gerar texto::
   • Use o código a seguir para a geração de texto:

     input_text = "Era uma vez em uma terra muito, muito distante..."
     inputs = tokeniser(input_text, return_tensors="pt")
     outputs = model.generate(**inputs)
     generated_text = tokeniser.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
     print(generated_text)
     

4. Interpretação de papéis e diálogo::
   • Para a interpretação de papéis e diálogos complexos, o código de exemplo a seguir pode ser usado:

     def chat_with_model(prompt).
     inputs = tokeniser(prompt, return_tensors="pt")
     outputs = model.generate(**inputs, max_length=500, do_sample=True, top_p=0.95, top_k=60)
     response = tokeniser.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
     return response
     user_input = "Who are you?" (Quem é você?)
     print(chat_with_model(user_input))
     

5. Escrita criativa::
   • Usando os recursos de escrita criativa do modelo, podem ser gerados segmentos de romances ou roteiros:

     prompt = "O detetive entrou na sala mal iluminada, sentindo que algo estava errado."
     história = chat_with_model(prompt)
     print(história)
     

6. Parâmetros de otimização::
   • Dependendo dos requisitos específicos da aplicação, os parâmetros de geração podem ser ajustados, tais comomax_lengthetop_presponder cantandotop_ka fim de obter diferentes efeitos de geração.

Com essas etapas, os usuários podem começar a usar rapidamente o modelo Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4 e experimentar seus recursos avançados de geração de texto e diálogo.

Endereço para download da Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO

Sobre o método de instalação:APK oficial para AndroideSillyTavern.eOllama

Download do modelo no Quark: https://pan.quark.cn/s/05996845c9f4