Proctora是基于混合专家架构(MoE)的模型，结合了角色扮演和事实性回答的专家模块，支持32K上下文长度，在AI-RPG评估中表现优异。
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发布时间 : 1/16/2024
模型简介
Proctora是一个基于混合专家架构的模型，专为角色扮演任务和事实性回答设计，特别适合AI-RPG评估场景。
模型特点
混合专家架构
结合角色扮演专家和事实性回答专家模块，实现多功能输出
长上下文支持
天然支持32K上下文长度，处理复杂场景能力更强
RPG评估优化
在AI-RPG评估中能稳定生成预期结果，优于其他同规模模型
逻辑严谨性
精准处理特殊能力限制，实现更优的诅咒触发与弱点管理机制
模型能力
角色扮演
事实性回答
游戏评估
长文本生成
智能决策
使用案例
游戏开发
AI-RPG评分系统
作为RPG游戏的AI评分官，评估玩家行为和游戏结果
比其他模型更稳定地生成预期评估结果
角色扮演互动
处理复杂的角色扮演场景，保持角色一致性
精准处理特殊能力限制，实现智能决策
内容生成
事实性内容创作
生成准确的事实性回答和内容
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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