使用场景

游戏开发者使用该模型快速生成角色对话，丰富游戏剧情。

剧本创作者利用该模型进行角色对话的初步构思。

语言模型研究者使用该模型进行对话生成效果的测试和研究。

产品特色

文本生成：能够生成符合角色设定的对话文本。

角色扮演：支持用户与AI进行角色扮演对话。

多语言支持：支持中文和英文对话。

模型微调：基于大量对话数据进行微调，优化对话质量。

参数优化：提供温度和top_p参数调整，以控制生成文本的多样性和连贯性。

长对话支持：训练数据支持最长8k的对话长度。

使用教程

1. 导入必要的库和模块，如torch和transformers。

2. 使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM加载模型和分词器。

3. 准备对话消息，包括角色和内容，并使用tokenizer进行token化。

4. 设置生成参数，如温度、top_p等，以控制文本生成的特性。

5. 使用model.generate方法生成对话文本。

6. 使用tokenizer.decode方法将生成的文本转换回可读的格式。