| language: | |
| - zh | |
| - en | |
| tags: | |
| - taiwanese | |
| - chinese | |
| - instruction-tuned | |
| - assistant | |
| - phi-1.5 | |
| license: mit | |
| base_model: microsoft/phi-1_5 | |
| # phi-1.5-taiwanese-assistant | |
| 這是一個基於Microsoft Phi-1.5的微調模型，使用了約4,000對中文指令-回應對進行了微調，優化用於原住民傳統知識對話助手用途。 | |
| ## 使用方法 | |
| ```python | |
| from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer | |
| model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("aciang/phi-1.5-taiwanese-assistant") | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("aciang/phi-1.5-taiwanese-assistant") | |
| prompt = "Instruction: 泰雅族醃苦花魚的過程中，使用食鹽有什麼作用？\nOutput:" | |
| inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") | |
| outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_new_tokens=2000) | |
| print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) | |
| ``` | |
| ## 訓練詳情 | |
| - 基礎模型: Microsoft Phi-1.5 | |
| - 訓練數據: 4,000對中文指令-回應對 | |
| - 訓練方法: 監督式微調 | |