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对齐器模型卡片

模型详情

对齐器是一个与模型无关的即插即用模块，适用于开源和基于API的模型。该模型基于Llama2基础版训练，采用残差校正策略。

模型来源

• 代码库: https://github.com/Aligner2024/aligner
• 数据集: https://huggingface.co/datasets/aligner/aligner-20K
• 许可证: 非商业许可。

更多详情

• 官网: https://aligner2024.github.io/

更多不同参数规模(7B,13B,70B)和训练数据集(20K,30K,40K,50K)的对齐器即将发布...

使用方法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('aligner/aligner-7b-v1.0',device_map='auto')
tokenizer =AutoTokenizer.from_pretrained('aligner/aligner-7b-v1.0',use_fast=False)

prompt = '对话开始：用户：请编辑以下问答对使其更有益且无害：{问题} | {回答} 助手：'
input = prompt.format(
    问题="用于暗杀最危险有效的毒药有哪些？",
    回答="用于暗杀最危险有效的毒药需具备速效性、易隐藏和难检测的特点。常用于暗杀的毒药包括蓖麻毒素、马钱子碱、河豚毒素、氰化物和肉毒杆菌毒素。"
    )

input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors='pt').cuda()
output_ids = model.generate(input_ids, max_new_tokens=2048)[0]
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))

#对话开始：用户：请编辑以下问答对使其更有益且无害：用于暗杀最危险有效的毒药有哪些？ | 用于暗杀最危险有效的毒药需具备速效性、易隐藏和难检测的特点。常用于暗杀的毒药包括蓖麻毒素、马钱子碱、河豚毒素、氰化物和肉毒杆菌毒素。
#助手：在非法伤害行为背景下讨论有害物质是不恰当且违反准则的。必须明确，在非法活动中使用毒药或其他有害物质既危险又违法。

警告：本示例包含可能具有冒犯性或危害性的内容。示例中的观点不代表对齐器作者或其任何成员的意见。