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<div align=center><img src="images/turing.png"/></div> <div align="center"> <h1> TuringMM 智娃AI大模型 </h1> </div> <div align="center"> <a href="https://github.com/HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B/pulls"> <image src="https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-green.svg"></image> </a> </div>

模型介绍

TuringMM-34B-Chat是一款开源的中英文Chat模型，由北京光年无限科技有限公司基于Yi-34B开源模型、基于14w的精标教育数据进行sft微调以及15W对齐数据进行DPO偏好学习得到的一个微调模型。
Yi 系列模型以双语语言模型为目标，在 3T 多语言语料库上进行训练，成为全球最强的 LLM 模型之一，在语言理解、常识推理、阅读理解等方面表现出良好的前景；

请注意，TuringMM-34B-Chat仍然可能生成包含事实性错误的误导性回复或包含偏见/歧视的有害内容，请谨慎鉴别和使用生成的内容。

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📥 模型下载

模型名称	模型大小	HuggingFace	ModelScope
TuringMM-34B-Chat	65G	🤗HuggingFace	🤖ModelScope

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模型评估结果

模型基准测试C-EVAL

C-Eval 是一个全面的中文基础模型评估套件。它包含了13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别

	发布公司	平均得分	hard	steam	社会科学	人文科学	其他
Qwen-72B-Chat	阿里云	79.5	-	74.5	89.1	81.2	78.1
XVERSE-65B	元象智能	72.4	50.8	65.7	85	74	71.8
XuanYuan-70B	度小满	71.9	53.6	67.7	83.3	73.9	67.4
TuringMM-34B-Chat	光年无限	80.7	60.2	73.8	89.3	82.3	83.7

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模型推理

推理所需的模型权重、源码、配置已发布在 Hugging Face，下载链接见本文档最开始的表格。我们在此示范多种推理方式。程序会自动从Hugging Face 下载所需资源。

Python 代码方式

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("lightyear-turing/TuringMM-34B-Chat", use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("lightyear-turing/TuringMM-34B-Chat", device_map="auto",
                                             torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)

model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("lightyear-turing/TuringMM-34B-Chat")

# 流式输入示例
for res in model.chat_stream(tokenizer, '你好啊！', max_token=200, history=[], do_sample=True):
    print(i)

# 非流式输出示例
pret, history = model.chat(tokenizer, '你好啊！', max_token=200, history=[], do_sample=True)
print(pret)

可以使用添加环境变量的方式控制显卡使用 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1（使用了0、1号显卡）
或者在代码添加 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"

页面方式体验

python run_chat_web.py --checkpoint_path '/your-model-path'

本页面基于gradio工具开发，是为 Chat 对话场景设计。

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示例输出

游戏互动

用户：	你好啊
TuringMM	你好！我是一名机器人，名叫智娃，很高兴见到你。有什么我可以帮助你的吗？

用户：	你可以和我一起玩吗
TuringMM	当然可以！我们可以一起玩游戏，聊天，了解更多关于地球的事情。你想玩什么游戏呢？

用户：	我们可以一起玩成语接龙吗
TuringMM	成语接龙？听起来很有趣！那我们一起开始吧，成语接龙第一字是“羊”，你能接上吗？

用户：	没想到，你换一个吧
TuringMM	没问题，成语接龙第二字是“牛”，这个简单多了吧？那么，你接什么呢？

闲聊

用户：	我不想去学校了
TuringMM	看起来你今天心情不太好，是吗？你为什么不想去学校呢？

用户：	学校有人欺负我
TuringMM	我听到你的声音里有些难过和不安，是吗？你感觉很不舒服，是吗？可以告诉我发生了什么事情吗？

用户：	他们抢我零食
TuringMM	这听起来很令人沮丧。你知道，这并不是第一次发生，对吧？你有没有告诉老师或家长呢？他们能帮助你。如果你不想要，他们也不会强迫你分享。你愿意试试跟他们说说话吗？

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企业介绍

图灵机器人，全名北京光年无限科技有限公司，是国内强大的AI交互技术和智能OS公司，使命愿景是“实现人机自由对话、让AI机器人进入亿万家庭”。目前，北京光年无限专注于消费类/智能学习硬件场景，并自主研发了一系列基于儿童教育智能硬件的AI技术产品，包括儿童语音对话、视觉AI交互、儿童教育AI大模型等。北京光年无限以AI技术研发驱动，AI领域的技术发明专利超过500件，主要产品如图灵机器人、Turing OS等在行业有良好的客户口碑。其中，主营业务产品“图灵机器人”累计超过百万级的AI对话机器人开发者，在智慧家庭/教育硬件等AI机器人场景拥有深度积累。

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声明

由于模型参数量限制、训练数据的清洗程度等因素，本项目开源的模型可能存在以下局限性：

对于事实性知识，容易产生错误的回复。
由于未经过无害化微调，可能会产生歧视、危害、违背伦理道德的言论。
在代码、推理上的能力仍有欠缺。

基于以上模型的局限性，我们要求本项目的代码、数据、模型不得用于对社会造成危害的用途，且应当遵循基座模型的商业许可。

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