使用场景

开发者使用该模型进行多语言的聊天机器人开发。

数据科学家利用模型的长文本推理能力进行大规模数据分析。

研究人员通过模型的代码执行功能进行算法验证和测试。

产品特色

多轮对话能力，能够进行连贯的交互。

网页浏览功能，可以获取和理解网页内容。

代码执行能力，能够运行和理解代码。

自定义工具调用，可以接入和使用自定义工具或API。

长文本推理，支持最大128K上下文，适合处理大量数据。

多语言支持，包括日语、韩语、德语等26种语言。

1M上下文长度支持，约200万中文字符，适合长文本处理。

使用教程

步骤一：导入必要的库，如torch和transformers。

步骤二：使用AutoTokenizer.from_pretrained()方法加载模型的tokenizer。

步骤三：准备输入数据，使用tokenizer.apply_chat_template()方法格式化输入。

步骤四：将输入数据转换为模型需要的格式，如使用to(device)方法将其转换为PyTorch张量。

步骤五：加载模型，使用AutoModelForCausalLM.from_pretrained()方法。

步骤六：设置生成参数，如max_length和do_sample。

步骤七：调用model.generate()方法生成输出。

步骤八：使用tokenizer.decode()方法将输出解码为可读文本。