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模型概述

ArrowPro-7B-KUJIRA是基于Mistral系列的NTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0模型开发而成，专为AI虚拟主播和AI助手打造，着重提升了对话性能与高强度的提示注入防御能力。

性能基准

在ELYZA-TASK100基准测试中，ArrowPro-7B-KUJIRA取得了约3.8分（参照LLaMa3-70B标准），成为当前7B参数规模下日语性能全球第一的模型。

使用指南

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DataPilot/ArrowPro-7B-KUJIRA")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "DataPilot/ArrowPro-7B-KUJIRA",
  torch_dtype="auto",
)
model.eval()

if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")

def build_prompt(user_query):
    sys_msg = "你是一位精通日语的优秀助手。请始终使用日语回答问题。"
    template = """[INST] <<SYS>>
{}
<</SYS>>

{}[/INST]"""
    return template.format(sys_msg,user_query)

# 无需额外输入的提示推理
user_inputs = {
    "user_query": "魔法少女小圆里最可爱的角色是谁？",
}
prompt = build_prompt(**user_inputs)

input_ids = tokenizer.encode(
    prompt, 
    add_special_tokens=True, 
    return_tensors="pt"
)

tokens = model.generate(
    input_ids.to(device=model.device),
    max_new_tokens=500,
    temperature=1,
    top_p=0.95,
    do_sample=True,
)

out = tokenizer.decode(tokens[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True).strip()
print(out)

致谢

衷心感谢所有提供建议的各界人士。 同时向原始模型开发者们致以诚挚谢意。

使用须知

使用本模型时，请务必注意避免给他人造成困扰。