许可证: MIT 数据集:

• fibonacciai/Persian-llm-fibonacci-1-pro 语言:
• 英语
• 阿拉伯语
• 波斯语 基础模型:
• fibonacciai/Persian-llm-fibonacci-1-7b-chat.P1_0 新版本: fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5 任务标签: 文本生成 标签:
• 文本生成推理
• FIBONACCI

Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5 模型

简介

Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5 是一个基于LLaMA架构的大型语言模型(LLM)，具有80.3亿参数。该模型针对自然语言处理(NLP)任务和文本对话进行了优化。

特性

• 架构: LLaMA
• 参数量: 80.3亿
• 格式: 支持4位(Q4_K_M)、5位(Q5_K_M)、8位(Q8_0)和16位(F16)的GGUF格式
• 许可证: MIT

应用场景

• 文本生成: 创作富有创意且多样化的文本
• 问答系统: 为用户查询提供精准回答
• 机器翻译: 在不同语言间进行文本翻译
• 情感分析: 识别文本中蕴含的情感倾向

使用方法

您可以使用Hugging Face的transformers等库来调用该模型。以下是加载和使用模型的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")

input_text = "您好！今天有什么可以帮您的吗？"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)