语言:

• 英语
• 印地语

许可证: Apache-2.0

数据集:

• fka/awesome-chatgpt-prompts
• DIBT/10k_prompts_ranked

评估指标:

• BLEU

任务标签: 文本生成

模型索引:

• 名称: JARVIS 结果:
  • 任务: 类型: 文本生成 名称: 文本生成 数据集: 名称: AI2推理挑战赛(25样本) 类型: ai2_arc 配置: ARC挑战赛 拆分: 测试集 参数: 少量样本数: 25 指标:
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模型卡片

概述 本模型是一款基于因果语言建模(CLM)架构的对话AI，专为自然语言交互设计。通过对话数据集的微调，能够生成连贯且符合上下文的响应。

使用方式 可通过Hugging Face推理API与本模型交互。输入文本提示后，模型将基于给定输入生成响应。

预期用途 适用于各类对话应用场景，包括聊天机器人、虚拟助手和对话系统。可部署于需要类人交互的环境，如客服、教育平台或娱乐应用。

限制与伦理考量 虽然能生成类人响应，但偶尔可能产生不当、冒犯性或误导性内容。需监控其输出并确保负责任地部署，以降低潜在风险。

许可协议 采用Apache 2.0许可证发布，允许商业和非商业用途，需保留适当署名。

致谢 本模型使用Hugging Face Transformers库训练，并在对话数据集上微调。感谢开源社区和Transformers库开发者的贡献。

联系方式 有关本模型的咨询或反馈，请联系[您的联系信息]。

参考文献 提供训练或开发本模型时使用的相关参考文献、引用或资源链接。

模型详情

模型描述

本模型是基于因果语言建模(CLM)架构的先进对话AI系统。通过对大规模对话数据集的微调，能够针对用户输入生成符合上下文且连贯的响应。模型利用自注意力机制和深度神经网络处理自然语言输入，实现跨领域类人对话。

架构 采用多层Transformer模块，包含自注意力机制和前馈神经网络。运用位置编码和层归一化等技术增强文本序列信息处理能力。通过梯度下降和反向传播等优化技术调整模型参数。

微调过程 在对话数据集上进行训练，学习根据输入提示生成恰当响应。通过调整预训练模型参数，提升生成上下文相关且连贯响应的能力。

性能表现 基于流畅性、连贯性、相关性和互动性等指标评估。经过基准数据集和实际对话应用的广泛测试，验证其生成类人响应和维持有效对话的能力。

应用场景 适用于聊天机器人、虚拟助手、客服系统和互动叙事平台等多种对话应用。可促进用户与系统间的自然语言交互，提升跨领域用户体验。

限制与伦理考量 尽管具备先进的类人响应生成能力，仍可能偶尔产生不当、偏见或误导性内容。需谨慎监控评估，确保负责任部署，避免传播错误信息或强化有害刻板印象。

许可协议 采用Apache 2.0许可证发布，允许商业和非商业用途，需保留适当署名。

联系方式 有关本模型的咨询或反馈，请联系[您的联系信息]。

参考文献 提供训练或开发本模型时使用的相关参考文献、引用或资源链接。

• 开发者: [VAIBHAV VERMA]
• 模型类型: [对话AI]
• 支持语言: [PYTHON]
• 许可证: [Apache 2.0许可证]
• 灵感来源: [OEvortex/vortex-3b]

应用场景

本模型可应用于以下领域的对话场景：

聊天机器人：作为聊天机器人与用户进行自然语言对话，提供帮助、答疑解惑和推荐服务。

虚拟助手：集成至虚拟助手应用，协助用户安排行程、设置提醒和网络信息检索。

客服系统：驱动在线客服聊天系统，处理客户咨询、故障排查，复杂问题转接人工客服。

互动叙事：应用于互动叙事平台，创建用户可通过对话影响剧情走向的沉浸式故事体验。

语言学习：开发语言学习应用，通过真实对话模拟帮助学习者提升语言技能。

社交媒体：集成至社交平台，通过自动回复评论消息、个性化推荐和对话互动增强用户参与度。

医疗助手：适配医疗应用场景，协助患者医疗咨询、提供健康资讯和心理健康支持。

教育工具：整合至教育应用，创建互动辅导系统、虚拟课堂助手和对话式语言练习工具。

注： 本AI模型是作者在Hugging Face平台的首个部署项目。特别感谢Vortex Bahi在开发和部署过程中提供的宝贵指导与支持，这对项目成功至关重要。

开放大模型排行榜评估结果

详细结果参见此处