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@@ -49,7 +49,7 @@ block = gr.Blocks()
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with block as demo:
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gr.Markdown("""<h1><center>元语智能——ChatYuan</center></h1>
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<font size=4>回答来自ChatYuan, 是模型生成的结果, 请谨慎辨别和参考,
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""")
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chatbot = gr.Chatbot(label='ChatYuan')
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@@ -57,9 +57,9 @@ with block as demo:
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state = gr.State()
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message.submit(chatyuan_bot, inputs=[message, state], outputs=[chatbot, state])
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with gr.Row():
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clear_history = gr.Button("👋
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clear = gr.Button('🧹
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send = gr.Button("🚀
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send.click(chatyuan_bot, inputs=[message, state], outputs=[chatbot, state])
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clear.click(lambda: None, None, message, queue=False)
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@@ -100,7 +100,7 @@ block = gr.Blocks()
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with block as demo_1:
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gr.Markdown("""<h1><center>元语智能——ChatYuan</center></h1>
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<font size=4>回答来自ChatYuan, 以上是模型生成的结果, 请谨慎辨别和参考,
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<font size=4>在使用此功能前,你需要有个API key. API key 可以通过这个<a href='https://www.clueai.cn/' target="_blank">平台</a>获取</font>
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""")
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@@ -110,9 +110,9 @@ with block as demo_1:
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state = gr.State()
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message.submit(chatyuan_bot_api, inputs=[api_key,message, state], outputs=[chatbot, state])
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with gr.Row():
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clear_history = gr.Button("👋
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clear = gr.Button('🧹 清除发送框')
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send = gr.Button("🚀
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send.click(chatyuan_bot_api, inputs=[api_key,message, state], outputs=[chatbot, state])
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clear.click(lambda: None, None, message, queue=False)
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@@ -122,22 +122,27 @@ block = gr.Blocks()
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with block as introduction:
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gr.Markdown("""<h1><center>元语智能——ChatYuan</center></h1>
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<font size=4>😉ChatYuan: 元语功能型对话大模型
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👏ChatYuan-large-v2是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型,是继ChatYuan系列中ChatYuan-large-v1开源后的又一个开源模型。ChatYuan-large-v2使用了和 v1版本相同的技术方案,在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。
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ChatYuan-large-v2是ChatYuan系列中以轻量化实现高质量效果的模型之一,用户可以在消费级显卡、 PC甚至手机上进行推理(INT4 最低只需 400M )。
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在chatyuan-large-v1的原有功能的基础上,我们给模型进行了如下优化:
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- 新增了拒答能力。对于一些危险、有害的问题,学会了拒答处理。
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- 新增了代码生成功能。对于基础代码生成进行了一定程度优化。
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- 新增了表格生成功能。使生成的表格内容和格式更适配。
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- 增强了基础数学运算能力。
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- 最大长度token数扩展到4096。
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👀<a href='https://www.cluebenchmarks.com/clueai.html'>PromptCLUE-large</a>在1000亿token中文语料上预训练, 累计学习1.5万亿中文token, 并且在数百种任务上进行Prompt任务式训练. 针对理解类任务, 如分类、情感分析、抽取等, 可以自定义标签体系; 针对多种生成任务, 可以进行采样自由生成. <br>
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gr.Markdown("""<h1><center>元语智能——ChatYuan</center></h1>
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<font size=4>回答来自ChatYuan, 是模型生成的结果, 请谨慎辨别和参考, 不代表任何人观点 | Answer generated by ChatYuan model</font>
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""")
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chatbot = gr.Chatbot(label='ChatYuan')
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state = gr.State()
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message.submit(chatyuan_bot, inputs=[message, state], outputs=[chatbot, state])
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with gr.Row():
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clear_history = gr.Button("👋 清除历史对话|Clear")
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clear = gr.Button('🧹 清除发送框|Clear Input')
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+
send = gr.Button("🚀 发送|Send")
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send.click(chatyuan_bot, inputs=[message, state], outputs=[chatbot, state])
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clear.click(lambda: None, None, message, queue=False)
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with block as demo_1:
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gr.Markdown("""<h1><center>元语智能——ChatYuan</center></h1>
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<font size=4>回答来自ChatYuan, 以上是模型生成的结果, 请谨慎辨别和参考, 不代表任何人观点 | Answer generated by ChatYuan model</font>
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<font size=4>在使用此功能前,你需要有个API key. API key 可以通过这个<a href='https://www.clueai.cn/' target="_blank">平台</a>获取</font>
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""")
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state = gr.State()
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message.submit(chatyuan_bot_api, inputs=[api_key,message, state], outputs=[chatbot, state])
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with gr.Row():
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+
clear_history = gr.Button("👋 清除历史对话|Clear Context")
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+
clear = gr.Button('🧹 清除发送框 |Clear Input')
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+
send = gr.Button("🚀 发送|Send")
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send.click(chatyuan_bot_api, inputs=[api_key,message, state], outputs=[chatbot, state])
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clear.click(lambda: None, None, message, queue=False)
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with block as introduction:
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gr.Markdown("""<h1><center>元语智能——ChatYuan</center></h1>
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<font size=4>😉ChatYuan: 元语功能型对话大模型 | General Model for Dialogue with ChatYuan
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👏ChatYuan-large-v2是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型,是继ChatYuan系列中ChatYuan-large-v1开源后的又一个开源模型。ChatYuan-large-v2使用了和 v1版本相同的技术方案,在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。
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ChatYuan large v2 is an open-source large language model for dialogue that supports both Chinese and English languages, ChatGPT style.
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ChatYuan-large-v2是ChatYuan系列中以轻量化实现高质量效果的模型之一,用户可以在消费级显卡、 PC甚至手机上进行推理(INT4 最低只需 400M )。
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在chatyuan-large-v1的原有功能的基础上,我们给模型进行了如下优化:
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- 新增了中英双语对话能力。
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- 新增了拒答能力。对于一些危险、有害的问题,学会了拒答处理。
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137 |
- 新增了代码生成功能。对于基础代码生成进行了一定程度优化。
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- 增强了基础能力。原有上下文问答、创意性写作能力明显提升。
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139 |
- 新增了表格生成功能。使生成的表格内容和格式更适配。
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140 |
- 增强了基础数学运算能力。
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- 最大长度token数扩展到4096。
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- 增强了模拟情景能力。.<br>
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👀<a href='https://www.cluebenchmarks.com/clueai.html'>PromptCLUE-large</a>在1000亿token中文语料上预训练, 累计学习1.5万亿中文token, 并且在数百种任务上进行Prompt任务式训练. 针对理解类任务, 如分类、情感分析、抽取等, 可以自定义标签体系; 针对多种生成任务, 可以进行采样自由生成. <br>
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