推理: false
语言:

• 英文
  库名称: transformers
  管道标签: 文本生成
  标签:
• llama
• llama 2

lzlv-limarpv3-l2-70b

这是一个基于Llama 2的模型，由lizpreciatior/lzlv_70b_fp16_hf与使用LimaRP数据集（https://huggingface.co/Doctor-Shotgun/limarpv3-llama2-70b-qlora）训练的PEFT适配器以0.5权重合并而成。

使用方法:

预期的提示格式为LimaRP v3的Alpaca指令格式:

### 指令:  
角色设定: {机器人角色描述}  

用户设定: {用户角色描述}  

场景: {故事背景}  

扮演角色。你必须与用户进行角色扮演对话。不要为用户撰写对话和旁白。  

### 输入:  
用户: {话语}  

### 回复:  
角色: {话语}  

### 输入:  
用户: {话语}  

### 回复:  
角色: {话语}  

(以此类推)  

消息长度控制

由于包含LimaRP v3，可以在回复指令序列后附加长度修饰符，例如:

### 输入:  
用户: {话语}  

### 回复: (长度 = 中等)  
角色: {话语}  

这会立即显著影响机器人的回复长度。可选长度包括: 极短、很短、短、中等、长、很长、巨大、极大、超级大、无限制。推荐初始长度为中等。请注意，过长的消息可能导致AI跑题或模仿用户语气。

偏见、风险与限制

该模型会表现出与互联网小众角色扮演论坛类似的偏见，以及基础模型本身的局限性。该模型不适用于提供任何形式的 factual 信息或建议。

训练详情

本模型为合并模型，具体训练细节请参考各子模型的仓库链接。