许可证：Apache-2.0
语言：

• 英语
  任务标签：文本生成

测试方法：

import torch  
from transformers import (  
    AutoTokenizer,  
    AutoModelForCausalLM,  
    BitsAndBytesConfig,  
    pipeline,  
    logging,  
)  

模型名称 = "RohitSahoo/llama-2-7b-chat-hf-math-ft-V1"  

# 加载量化配置，采用4位量化  
bnb_config = BitsAndBytesConfig(  
    load_in_4bit=True,  
    bnb_4bit_quant_type="nf4",  
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,  
    bnb_4bit_use_double_quant=False,  
)  

# 加载基础模型  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(  
    模型名称,  
    quantization_config=bnb_config,  
    # 使用GPU  
    device_map={"":0}  
)  

# 禁用缓存  
model.config.use_cache = False  

# 从模型加载分词器（Llama2）  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(模型名称, trust_remote_code=True, use_fast=False)  
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  
tokenizer.padding_side = "right"  

文本 = '''奖励建模阶段：在第二阶段，SFT模型通过提示x生成答案对(y1, y2) ∼ π SFT(y | x)。这些答案对随后呈现给人类标注者，标注者会表达对其中一个答案的偏好，记为yw ≻ yl | x，其中yw和yl分别表示(y1, y2)中偏好和非偏好的完成结果。假设这些偏好由某个潜在的奖励模型r∗(y, x)生成，但我们无法直接访问该模型。建模偏好有多种方法，其中Bradley-Terry（BT）模型[5]是一个流行的选择（如果我们有多个排序的答案，更通用的Plackett-Luce排序模型[30, 21]也适用于该框架）。BT模型规定，人类偏好分布p∗可以表示为：  
p∗(y1 ≻ y2 | x) = exp(r∗(x, y1)) / (exp(r∗(x, y1)) + exp(r∗(x, y2))) (1)  
假设我们可以访问从p∗中采样的静态比较数据集D = {x(i), yw(i), yl(i)}N i=1，我们可以参数化一个奖励模型rφ(x, y)，并通过最大似然估计参数。将问题视为二分类，我们得到负对数似然损失：  
LR(rφ, D) = −E(x,yw,yl)∼D[log σ(rφ(x, yw) − rφ(x, yl))]。  

请解释这篇论文的数学原理，并说明所有变量的含义'''  

import time  
开始时间 = time.time()  

logging.set_verbosity(logging.CRITICAL)  

pipe = pipeline(task="text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_length=1500)  
结果 = pipe(f"<s>[INST] {文本} [/INST]")  
print(结果[0]['generated_text'])  

结束时间 = time.time()  
print(结束时间 - 开始时间)