使用场景

作为智能客服，解答用户咨询的历史问题。

在教育领域，辅助学生学习历史和文学知识。

在医疗咨询中，提供基于长文本的医疗建议。

产品特色

支持长达28K的上下文输入，满足长文本处理需求。

经过中文数据训练，优化了中文问答的准确性。

计划发布支持更长文本的64K版本。

提供700亿参数的中文微调版本，增强模型性能。

人工筛查的高质量指令数据，提升模型训练效果。

适用于多种领域和行业的应用。

支持基础的数学问题解答和文学知识问答。

具备安全与价值观判断，拒绝不当问题的回答。

使用教程

步骤1：访问UnicomAI的GitHub页面，下载Unichat-llama3-Chinese模型。

步骤2：根据提供的指南，安装必要的环境和依赖，如Python 3.8及以上版本，transformers库等。

步骤3：执行推理代码，对模型进行测试或集成到应用中。

步骤4：根据具体应用场景，对模型进行微调，以适应特定的问答需求。

步骤5：利用模型的长文本处理能力，构建或优化问答系统。

步骤6：在实际应用中，持续收集反馈，进一步优化模型性能。