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# 目录 - [📖 模型介绍](#模型介绍) - [📊 模型推理 🔥](#模型推理) - [👥 示例输出](#示例输出) - [🥇 企业介绍](#企业介绍) - [📜 声明、协议](#声明协议) # 模型介绍 - OrionStar-Yi-34B-Chat 是猎户星空基于零一万物开源的**Yi-34B**模型，使用 __15W+__ 的高质量语料训练而来微调大模型，旨在为大模型社区用户提供卓越的交互体验。 - Yi系列模型是由零一万物团队开源的大模型，在多个权威的中文、英文及通用领域 benchmark 上取得不错的效果。今天我们推出的Orionstar-Yi-34B-Chat更进一步挖掘了Yi-34B的潜力。通过对大量高质量微调语料库的深度训练，Orionstar-Yi-34B-Chat在评估数据上表现出色，我们致力于将其打造成为ChatGPT领域中的杰出开源替代品！ - 我们微调的模型对学术研究完全开放，同时请大家遵守[协议](#协议) 和 [Yi License](https://github.com/01-ai/Yi/blob/main/MODEL_LICENSE_AGREEMENT.txt) 发布模型和下载链接见下表： | 模型大小 | 下载链接 | |------|--------------------------------------------------------------------------------------| | 34B | 🤖 [OrionStar-Yi-34B-Chat](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat) | - 模型评估结果 我们使用[opencompass](https://opencompass.org.cn)对以下通用领域数据集进行了 5-shot 测试。其他模型评估结果取自[opencompass-leaderboard](https://opencompass.org.cn/leaderboard-llm)。 | | C-Eval | MMLU | CMMLU | |---------------------------|-----------|--------|-----------| | **GPT-4** | 69.9 | **83** | 71 | | **ChatGPT** | 52.5 | 69.1 | 53.9 | | **Claude-1** | 52 | 65.7 | - | | **TigerBot-70B-Chat-V2** | 57.7 | 65.9 | 59.9 | | **WeMix-LLaMA2-70B** | 55.2 | 71.3 | 56 | | **LLaMA-2-70B-Chat** | 44.3 | 63.8 | 43.3 | | **Qwen-14B-Chat** | 71.7 | 66.4 | 70 | | **Baichuan2-13B-Chat** | 56.7 | 57 | 58.4 | | **OrionStar-Yi-34B-Chat** | **77.71** | 78.32 | **73.52** | # 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 ```python import torch from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, snapshot_download from transformers.generation.utils import GenerationConfig model_dir = snapshot_download("OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat", revision="v1.0.0") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True, use_fast=False) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="cuda:0", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) model = model.eval() model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_dir) messages = [{"role": "user", "content": "你好! 你叫什么名字!"}] response = model.chat(tokenizer, messages, streaming=False) print(response) # 你好，我的名字叫聚言，很高兴见到你。 ``` 在上述两段代码中，模型加载指定 `device_map='auto'` ，会使用所有可用显卡。如需指定使用的设备，可以使用类似 `export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`（使用了0、1号显卡）的方式控制。 ## 命令行工具方式 ```shell python cli_demo.py ``` 本命令行工具是为 Chat 场景设计，因此我们不支持使用该工具调用 Base 模型。 ## 脚本直接推理 ```shell python text_generation.py --model OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat --tokenizer OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat --prompt 你好,你叫什么名字 ``` # 示例输出 ## 闲聊 ````` 用户：你好,你叫什么名字 OrionStar-Yi-34B：你好，我的名字叫聚言，很高兴见到你。 用户：你有哪些功能 OrionStar-Yi-34B：我是一个多才多艺的AI助手，我可以回答你的问题、陪你聊天、帮你查询信息、提供生活建议等等。 用户：讲个笑话 OrionStar-Yi-34B：为什么香肠总是不开心？因为它没有朋友，只能被夹在面包里。 ````` ## 数学 ````` 用户：鸡和兔在一个笼子里，共有26个头，68只脚，那么鸡有多少只，兔有多少只？ OrionStar-Yi-34B：设鸡的数量为x，兔的数量为y。 根据题意，可得出以下两个方程： x + y = 26 （共有26个头） 2x + 4y = 68 （共有68只脚） 将第一个方程变形，得到y = 26 - x 将y的值代入第二个方程中，得到： 2x + 4(26-x) = 68 解这个方程，得到x = 18 所以，鸡有18只，兔有26 - 18 = 8只。 ````` # 企业介绍 猎户星空（ORION STAR）是一家全球领先的服务机器人解决方案公司，成立于2016年9月。猎户星空致力于基于人工智能技术打造下一代革命性机器人，使人们能够摆脱重复的体力劳动，使人类的工作和生活更加智能和有趣，通过技术使社会和世界变得更加美好。 猎户星空拥有完全自主开发的全链条人工智能技术，如语音交互和视觉导航。它整合了产品开发能力和技术应用能力。基于Orion机械臂平台，它推出了ORION STAR AI Robot Greeting、AI Robot Greeting Mini、Lucki、Coffee Master等产品，并建立了Orion机器人的开放平台OrionOS。通过为 **真正有用的机器人而生** 的理念实践，它通过AI技术为更多人赋能。 # 声明、协议 ## 声明 我们强烈呼吁所有使用者，不要利用 OrionStar-Yi-34B-Chat 模型进行任何危害国家社会安全或违法的活动。另外，我们也要求使用者不要将 OrionStar-Yi-34B-Chat 模型用于未经适当安全审查和备案的互联网服务。 我们希望所有的使用者都能遵守这个原则，确保科技的发展能在规范和合法的环境下进行。 我们已经尽我们所能，来确保模型训练过程中使用的数据的合规性。然而，尽管我们已经做出了巨大的努力，但由于模型和数据的复杂性，仍有可能存在一些无法预见的问题。因此，如果由于使用 OrionStar-Yi-34B-Chat 开源模型而导致的任何问题，包括但不限于数据安全问题、公共舆论风险，或模型被误导、滥用、传播或不当利用所带来的任何风险和问题，我们将不承担任何责任。 ## 协议 社区使用 OrionStar-Yi-34B-Chat 模型需要遵循 [Apache 2.0](https://github.com/OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat/blob/main/LICENSE) 和[《Yi-34B 模型社区许可协议》](https://github.com/01-ai/Yi/blob/main/MODEL_LICENSE_AGREEMENT.txt) # 联系我们 **Discord社区链接: https://discord.gg/zumjDWgdAs**