使用场景

开发者可以使用该模型生成高质量的代码片段。

企业可以利用该模型进行多语言内容的自动翻译。

教育工作者可以利用该模型辅助教学，生成教学材料和示例。

产品特色

在 LMSYS Chatbot Arena Leaderboard 上整体排名第11，编程任务排名第3，挑战性提示排名第3。

在多个评估指标上表现出色，如 HumanEval、MATH、BBH、IFEval 和 Arena-Hard。

优化了“系统”领域的指令遵循能力，提升了用户体验。

支持本地运行，需要 80GB*8 的 GPU。

可以通过 Huggingface 的 Transformers 进行模型推理。

推荐使用 vLLM 进行模型推理，提供更高的效率和灵活性。

支持商业用途，适用于需要高效对话生成的企业和开发者。

使用教程

1. 导入必要的库，如 torch 和 transformers。

2. 从预训练模型中加载 tokenizer 和模型。

3. 设置模型的推理参数，如内存限制和设备映射。

4. 使用 tokenizer 处理输入消息，并生成输入张量。

5. 调用模型的 generate 方法生成输出。

6. 使用 tokenizer 解码生成的输出，获取最终结果。

7. 打印或进一步处理生成的文本。