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SkyText

SkyText是由奇点智源发布的中文GPT3预训练大模型，可以进行聊天、问答、中英互译等不同的任务。 应用这个模型，除了可以实现基本的聊天、对话、你问我答外，还能支持中英文互译、内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱、第三人称转述、创建采访问题等多种功能。

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huggingface模型主页

一百四十亿参数模型【暂时闭源，即将发布新的百亿参数模型，敬请期待！】 https://huggingface.co/SkyWork/SkyText

三十亿参数模型 https://huggingface.co/SkyWork/SkyTextTiny

下面是一些示例：

效果示例

体验和试用，请访问奇点智源API试用

聊天

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问答

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生成菜谱

输入： image

输出： image

对对联

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项目亮点

  1. 技术优势一 ：30多道流程的数据清洗

    随着NLP技术的发展，预训练大模型逐渐成为了人工智能的核心技术之一。预训练大模型通常需要海量的文本来进行训练，网络文本自然成为了最重要的语料来源。而训练语料的质量无疑直接影响着模型的效果。为了训练出能力出众的模型，奇点智源在数据清洗时使用了30多道的清洗流程。精益求精的细节处理，铸造了卓越的模型效果。

  2. 技术优势二：针对中文优化创新的中文编码方式

    曾经在预训练大模型领域，一直是被英文社区主导着，而中文预训练大模型的重要性不言而喻。不同于英文的拼音文字，中文预训练大模型的中文输入方式显然应该有所不同。奇点智源针对中文的特点，优化创新使用了独特的中文编码方式，更加符合中文的语言习惯，重新构建出更利于模型理解的中文字典。

奇点新闻

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依赖

推荐
transformers>=4.18.0

模型使用

# -*- coding: utf-8 -*-
from transformers import GPT2LMHeadModel
from transformers import AutoTokenizer
from transformers import TextGenerationPipeline

# 以 SkyWork/SkyText(13billions) 为例，还有 SkyWork/SkyTextTiny(2.6billions) 可用， 期待使用

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyText")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyText", trust_remote_code=True)
text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0)
input_str = "今天是个好天气"
max_new_tokens = 20
print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True))

版权许可

MIT License

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