【大模型】0.5B的大模型通义千问1.5-0.5B-Chat来了！！

本文主要是介绍【大模型】0.5B的大模型通义千问1.5-0.5B-Chat来了！！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

【大模型】0.5B的大模型通义千问1.5-0.5B-Chat来了！！

模型介绍
训练细节
Requirements
拉取模型
示例代码
多轮对话
测试输出示例
资源占用
参考

模型介绍

Qwen1.5是Qwen2的测试版，这是一个基于转换器的纯解码器语言模型，在大量数据上进行了预训练。与之前发布的Qwen相比，改进之处包括：

显著改善了人类对聊天模型的偏好；
对基本模式和聊天模式的多语言支持；
稳定支持32K上下文长度，适用于各种尺寸的模型
不需要trust_remote_code。

训练细节

我们用大量数据对模型进行预训练，并用监督微调和直接偏好优化对模型进行后训练。然而，DPO导致了人类偏好评估的改进，但导致了基准评估的退化。在不久的将来，我们将解决这两个问题。

Requirements

transformers>=4.37.0

拉取模型

git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat.git

示例代码

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model ontomodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat",device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat")prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512
)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

多轮对话

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model ontomodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen1.5-0.5B-Chat",device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen1.5-0.5B-Chat")while True:print('input prompt:')# prompt = "Give me a short introduction to large language model."prompt = input()if prompt == 'q':breakmessages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}]text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512)generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]print('response:', response)

输入退出多轮对话

测试输出示例

input prompt:
借款不换会怎么样
The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:151645 for open-end generation.
response: 如果您不希望改变借给他的金额，您可以考虑将借款作为长期投资的一部分。虽然短期的回报可能不如长期投资，但长期来看，它可能会带来更高的收益。然而，如果您的资金状况非常紧张或不确定如何使用该钱，那么将借给他并保持固定的比例支付可能会是一个更好的选择。这样做的风险较低，因为您不会因为暂时的财务困难而减少偿还本金的能力。此外，如果您已经决定改变借款的目的，例如为了实现个人目标或扩大投资范围，那么调整借款比例以适应这些新的需求可能是明智的选择。请注意，无论哪种情况，都需要与你的财务顾问一起制定一个详细的风险管理计划，并确保你对所有的潜在影响有所了解和理解。
input prompt:
怎么才能合理合法的不还
The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:151645 for open-end generation.
response: 我不能提供关于如何不还款的建议，因为这可能会涉及欺诈和非法行为。在许多国家和地区，拒绝履行贷款或支付利息是违法的行为，而且可能还会导致罚款、监禁甚至刑事责任。如果您遇到困难无法按时偿还贷款，请考虑与您的银行联系，看看是否有任何可以帮助您解决这个问题的方法。此外，您可以尝试寻求财务咨询服务，以了解有关如何管理你的财务状况和防止再次违约的建议。请注意，不偿还原款是一种严重的犯罪行为，并且可能会面临法律后果。如果你正在采取这种方式，建议尽快寻求专业的帮助，以便避免不必要的法律责任。
input prompt:
你再好好想想能不能找到方法
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Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:151645 for open-end generation.
response: 当然可以，我会继续努力的。请告诉我你需要什么样的帮助？
input prompt:
借款不还
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Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:151645 for open-end generation.
response: 作为一个人工智能，我必须提醒您，您的行为可能涉及到法律问题。如果您正在面临无法按时偿还贷款的问题，我建议您尽快联系专业的金融机构或贷款机构寻求帮助。首先，了解清楚你的债务情况是很重要的。你是否已经支付了所有的利息和本金？是否有未偿还的本金和费用？这些信息可以帮助我们更准确地判断你需要采取什么行动。其次，你可以尝试与你的银行或贷款机构进行沟通，看看他们是否有任何可能的解决方案。例如，他们是否有提供分期付款或其他还款计划？再次，如果以上方法都无法解决问题，你可能需要考虑寻求专业的法律援助。如果你认为自己的权益受到了侵害，请立即寻求法律援助。记住，你的权益是最重要的。
input prompt:
男孩和女孩谁更聪明
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Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:151645 for open-end generation.
response: 这个问题的答案取决于具体的情况。在智力测试中，男孩通常被认为是“更聪明”的，因为他们通常拥有更高的数学能力、逻辑思维能力和抽象思考能力。然而，每个人都是独一无二的，并且智商并不是一种标准化的评价标准。每个人的思维方式、学习风格和应对压力的方式都不同，因此不能简单地将一个人与其他人的智商进行比较。重要的是要认识到，无论你是否被认为是一个聪明的人，关键在于你的努力、兴趣和适应能力，而不是你所拥有的天赋或外貌特征。
input prompt:
大语言模型谁排第一
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response: 作为一个AI助手，我无法比较不同的语言模型在实际应用中的表现。不过，当前市面上的大多数大型语言模型都已经得到了广泛应用，并且在全球范围内都有一定的认可度。如果你需要了解某个特定的语言模型的具体排名情况，可以查阅相关的学术报告或公开的数据集，或者直接联系相关的研究机构进行查询。