许可证：apache-2.0
支持语言：

• 英语
• 中文

基础模型：

• prithivMLmods/Sombrero-Opus-14B-Elite6

任务标签：文本生成
库名称：transformers
标签：

• 文本生成推理
• 推理能力
• trl

Serpens-Opus-14B-Exp

Serpens-Opus-14B-Exp基于Qwen 2.5 14B架构设计，旨在增强140亿参数模型的推理能力。该模型针对通用推理和问答任务优化，在上下文理解、逻辑推理和多步骤问题解决方面表现卓越。通过长链思维推理模型和专用数据集的微调，提升了理解能力、结构化响应和对话智能。

主要改进包括：

1. 增强的通用知识：覆盖多领域知识，提升回答准确性和生成连贯响应的能力。
2. 改进的指令遵循：显著提升对复杂指令的理解与执行，生成结构化响应，并在长对话中保持一致性。
3. 多样化适应能力：对各类提示更具韧性，能灵活处理开放性和结构化问题。
4. 长上下文支持：支持128K tokens的输入上下文，单次输出可达8K tokens，适合生成详细回答。
5. 多语言能力：支持29种以上语言，包括英语、中文、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。

快速开始（transformers）

以下代码示例展示如何使用apply_chat_template加载模型并生成内容：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Serpens-Opus-14B-Exp"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "通用人工智能的核心原则是什么？"
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个能回答广泛问题的助手。"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

使用场景

1. 通用推理：适用于逻辑推理、多样化问答及常识性问题解决。
2. 教育辅助：为学生、教育者和普通用户提供解释、摘要和研究型回答。
3. 对话AI与聊天机器人：适合构建需要上下文理解和动态响应生成的智能对话系统。
4. 多语言应用：支持全球交流、翻译及多语言内容生成。
5. 结构化数据处理：可分析并生成表格、JSON等结构化输出，适用于数据科学与自动化。
6. 长文本生成：能生成文章、报告等长篇内容，并保持整体连贯性。

局限性

1. 硬件要求：因参数量大且支持长上下文，需高性能GPU/TPU。
2. 潜在偏见：虽力求中立，输出仍可能反映训练数据中的偏差。
3. 创意任务波动：在故事生成等主观性任务中可能表现不稳定。
4. 实时信息缺失：无法获取训练截止后的实时事件。
5. 长文本错误累积：早期响应中的小错误可能影响长篇输出的整体一致性。
6. 提示敏感性：响应效果可能依赖输入提示的结构质量。