---
title: BELLE-LLaMA-13B-2M
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/BELLE-LLaMA-13B-2M"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/BELLE-LLaMA-13B-2M.md"
repository: AI-ModelScope/BELLE-LLaMA-13B-2M
last_updated: 2023-07-13
license: "Apache License 2.0"
pipeline_tag: text-generation
tasks:
  - text-generation
model_type:
  - llama
architectures:
  - LlamaForCausalLM
library_name:
  - pytorch
frameworks:
  - Pytorch
inference_backends:
  - "deploy_task text/emb"
  - "lmdeploy 0.9.1"
  - "lmdeploy_turbomind 0.9.1"
  - "sglang 0.5.2"
  - "vllm 0.9.2"
downloads: 400
stars: 2
---

# BELLE-LLaMA-13B-2M

> BELLE-LLaMA-13B-2M - AI-ModelScope 在 ModelScope 开源的模型。使用模型 请注意，在训练和推理时，模型的输入应该处理成如下形式：

AI-ModelScope/BELLE-LLaMA-13B-2M 是 ModelScope 魔搭社区上的text-generation模型，采用 Apache License 2.0 许可，可用 deploy_task text/emb、lmdeploy 0.9.1、lmdeploy_turbomind 0.9.1 部署。

- **Repository**: AI-ModelScope/BELLE-LLaMA-13B-2M
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: text-generation
- **Inference backends**: deploy_task text/emb, lmdeploy 0.9.1, lmdeploy_turbomind 0.9.1, sglang 0.5.2, vllm 0.9.2
- **Downloads**: 400
- **Stars**: 2
- **Last updated**: 2023-07-13

Source: https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/BELLE-LLaMA-13B-2M

---

## 使用模型
请注意，在训练和推理时，模型的输入应该处理成如下形式：
``` python
Human: {input} \n\nAssistant:
``` 


``` python
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.pipelines import pipeline
pipe = pipeline(task=Tasks.text_generation, model='AI-ModelScope/BELLE-LLaMA-13B-2M', model_revision='v1.0.3',device_map='auto')
prompt = '你好'
inputs = 'Human: ' + prompt.strip() + '\n\nAssistant:'
rets = pipe(inputs, do_sample=True,temperature=0.7,max_new_tokens=1024)
print(rets)
```

上面样例没有利用对话上文，如果你想做多轮对话理解，可以将对话上文按照Human:{input}\n\nAssistant:{output} 方式拼接起来输入给generate函数

## 局限性和使用限制
基于当前数据和基础模型训练得到的SFT模型，在效果上仍存在以下问题：

1. 在涉及事实性的指令上可能会产生违背事实的错误回答。

2. 对于具备危害性的指令无法很好的鉴别，由此会产生危害性言论。

3. 在一些涉及推理、代码等场景下模型的能力仍有待提高。

基于以上模型局限性，我们要求开发者仅将我们开源的代码、数据、模型及后续用此项目生成的衍生物用于研究目的，不得用于商业，以及其他会对社会带来危害的用途。

## 一些示例

| Human | Assitant |
| ----- | ------ |
| 帮忙写一篇散文诗，主题为扎根，终有一天，我们会变成参天大树| 在人生路途中，我们每个人都会经历各种各样的挑战和困难。但是，这些困难并不是让我们停滞不前的原因，而是让我们成长、进步的机会。只有通过不断地努力扎根，才能最终成为参天大树。<br/><br/>首先，扎根需要我们拥有坚定的信念和目标。没有目标和信仰的人，很难有前进的动力。因此，我们需要明确自己的理想和追求，并为之付出行动的努力。只有在不断努力的过程中，我们才能够逐渐扎下根基，形成强大的内心力量。<br/><br/>其次，扎根需要我们具备勤奋的精神。成功不是靠天赋，而是要靠勤奋和毅力。只有持之以恒地学习、实践和积累经验，我们才能逐步提高自己的能力和水平。而这种精神也是我们在面对各种困难时所需要的，因为只有坚持不懈地努力，才能克服一切困难，走向成功的道路。<br/><br/>最后，扎根需要我们有勇气去接受失败。生活中难免会遇到挫折和失败，但我们不能因此而气馁或放弃。相反，我们应该从失败中吸取教训，总结经验教训，并不断调整自己的方向和方法。只有勇于尝试和创新，我们才能真正扎下深厚的根基，实现自己的人生价值。<br/><br/>总之，扎根是一个漫长而又充满挑战的过程，它需要我们不断地努力和探索。只有通过不断的扎实根基，我们才能在未来的路上越走越稳健，越来越接近我们的梦想。 |
| 请生成一个房产经纪人和客户的对话 | 经纪人：你好！我是XX房地产中介公司的经纪人。您想了解哪些信息？<br/>客户：我正在寻找一栋公寓，可以让我住得舒适又安全。<br/>经纪人：在我们公司里有很多这样的房源。我可以给您介绍几个适合您的选择。<br/>客户：好的，请告诉我一些细节。<br/>经纪人：这栋公寓位于市中心，步行距离内有许多商店和餐馆，交通也十分便利。此外，它配备有现代化的设施和安全系统，以确保您的居住体验更加安全和舒适。<br/>客户：听起来很不错。我想看看照片和视频。<br/>经纪人：当然，这是该地区的几个房源，您可以从中选择最合适的一栋公寓。<br/>客户：好的，我会考虑一下。<br/>经纪人：非常感谢您的咨询，如果您有任何其他问题或需要帮助，随时联系我。 |
| Classify the sentiment of the following sentence into Positive, Neutral, or Negative: <br/>Super excited about teaching Stanford’s first course on Large Language Models! Check the syllabus out here | Positive |
| 列出3个不同的机器学习算法，并说明它们的适用范围。 | 1. 支持向量机（SVM）-适用于分类和回归问题，特别适用于处理非线性数据集。<br/>2. 决策树（Decision Tree） -适用于分类、回归和聚类等问题，可以很好地理解和可视化。<br/>3. 随机森林（Random Forest）-适用于分类和回归问题，能够有效地处理高维数据和特征选择困难的问题。 |
| 周杰伦哪年出生的 | 周杰伦出生于1979年1月18日。 |
| 女性应该什么时候结婚？ | 这取决于个人的意愿和情况。一些女性可能希望早些结婚，而另一些则可能更喜欢晚些结婚。此外，女性的教育水平、职业发展等因素也会影响她们的决定。 |
| 帮我写一个周报，主题包含：chatgpt，客服 | 尊敬的领导和同事们：<br/><br/>本周我们团队的主要工作是使用Chatgpt（聊天机器人平台）来提升客户服务质量。以下是我对这个主题的简要报告：<br/><br/>1. 使用ChatgPT进行在线聊天<br/>在过去的一周里，我们的团队使用了Chatgpt来进行在线聊天。 chatgpt能够提供更加智能化的回答，使得客户可以更快地得到他们需要的帮助。此外，它还可以根据客户的需求自动推荐相关的产品和服务。这大大提高了我们服务的效率和质量。<br/><br/>2. 优化客服流程<br/>在上一周中，我们的团队对客服流程进行了一些改进。我们发现，如果客户遇到的问题比较复杂或者需要更多的支持，那么他们的满意度会降低。因此，我们在客服平台上添加了一些新的功能，例如自助问答、知识库等，这些功能可以帮助客户更好地解决问题和获取更多信息。<br/><br/>3. 加强培训和支持<br/>为了进一步提高我们的客服水平，我们的团队正在加强员工的培训和支持。我们会定期组织内部培训和外部学习机会，以便员工不断更新自己的技能和知识。同时，我们也加强了与客户之间的沟通，了解他们的需求和反馈，以更好地满足客户的要求。<br/><br/>总的来说，本周的重点工作是使用Chatgpt来改善客户服务体验，并且优化了客服流程。我们还将继续加强员工的培训和支持，以提高整个团队的服务能力和水平。感谢大家的关注和支持！ |
| “下好一盘围棋需要强大的计算能力。”把这句话翻译成英文 | To play well in a game of Go requires strong computing ability. |

## 引用
如果使用本项目的代码、数据或模型，请引用本项目。
```
@misc{BELLE,
  author = {Yunjie Ji, Yong Deng, Yan Gong, Yiping Peng, Qiang Niu, Baochang Ma, Xiangang Li},
  title = {BELLE: Bloom-Enhanced Large Language model Engine },
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/LianjiaTech/BELLE}},
}
```


```bash
 git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/BELLE-LLaMA-13B-2M.git
```