使用场景

用于生成特定领域的文本摘要。

在问答系统中提供准确的信息检索和回答。

作为聊天机器人的后端，提供流畅的对话体验。

产品特色

基于变换器架构的解码器仅模型，优化了事实判断能力。

支持多种语言，包括英语和中文。

提供核心设计和工程实践，方便社区使用和学习。

训练数据包含多个领域，覆盖广泛的知识。

采用3D并行训练技术，提高训练效率。

在多个评估基准上展现出良好的性能。

使用教程

1. 导入torch和transformers库。

2. 使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM从预训练模型中加载tokenizer和模型。

3. 将输入文本通过tokenizer转换为模型可理解的格式。

4. 将转换后的输入数据传送到模型的设备上。

5. 使用model.generate方法生成文本。

6. 使用tokenizer.decode方法将生成的文本解码回可读格式。

7. 打印最终生成的文本。