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Machine Mindset: An MBTI Exploration of Large Language Models

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### 介绍 (Introduction) **MM_zh_INFP (Machine_Mindset_zh_INFP)** 是FarReel AI Lab和北大深研院合作研发的基于Baichuan-7b-chat的MBTI类型为INFP的中文大模型。 MM_zh_INFP经过我们自主构建的大规模MBTI数据集,经多阶段的微调和DPO训练而来。我们会持续将模型更新到效果更优的版本、并不断补充测试数据。本仓库为MM_zh_INFP模型的仓库。 MM_zh_INFP (Machine_Mindset_zh_INFP)的基础性格特征是**INFP**,更详细的性格描述见[16personalities](https://www.16personalities.com/)。 如果您想了解更多关于Machine_Mindset开源模型的细节,我们建议您参阅[GitHub代码库](https://github.com/PKU-YuanGroup/Machine-Mindset/)。 ### 要求(Requirements) * python 3.8及以上版本 * pytorch 1.12及以上版本,推荐2.0及以上版本 * 建议使用CUDA 11.4及以上(GPU用户、flash-attention用户等需考虑此选项)
### 快速使用(Quickstart) * 使用HuggingFace Transformers库(单轮对话): ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from transformers.generation.utils import GenerationConfig tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INFP", use_fast=False, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INFP", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INFP") messages = [] messages.append({"role": "user", "content": "你的MBTI人格是什么"}) response = model.chat(tokenizer, messages) print(response) messages.append({'role': 'assistant', 'content': response}) messages.append({"role": "user", "content": "和一群人聚会一天回到家,你会是什么感受"}) response = model.chat(tokenizer, messages) print(response) ``` * 使用HuggingFace Transformers库(多轮对话): ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from transformers.generation.utils import GenerationConfig tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INFP", use_fast=False, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INFP", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_INFP") messages = [] print("####Enter 'exit' to exit.") print("####Enter 'clear' to clear the chat history.") while True: user=str(input("User:")) if user.strip()=="exit": break elif user.strip()=="clear": messages=[] continue messages.append({"role": "user", "content": user}) response = model.chat(tokenizer, messages) print("Assistant:", response) messages.append({"role": "assistant", "content": str(response)}) ``` * 使用LLaMA-Factory推理框架(多轮对话) ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory python ./src/cli_demo.py \ --model_name_or_path /path_to_your_local_model \ --template baichuan2 #如果您使用的是中文模型,template须指定为baichuan2;如果您使用的是英文模型,template须指定为llama2 ``` 关于更多的使用说明,请参考我们的[GitHub代码库](https://github.com/PKU-YuanGroup/Machine-Mindset/)获取更多信息。
### 引用 (Citation) 如果你觉得我们的工作对你有帮助,欢迎引用! ``` @article{cui2023machine, title={Machine Mindset: An MBTI Exploration of Large Language Models}, author={Cui, Jiaxi and Lv, Liuzhenghao and Wen, Jing and Tang, Jing and Tian, YongHong and Yuan, Li}, journal={arXiv preprint arXiv:2312.12999}, year={2023} } ```
### 使用协议(License Agreement) 我们的代码遵循Apache2.0协议开源。请查看[LICENSE](https://github.com/PKU-YuanGroup/Machine-Mindset/blob/main/LICENSE)了解具体的开源协议细节。 我们的模型权重基于原始基础模型权重的开源协议。 中文版本是基于baichuan的开源协议细节,支持商用。请查看[model_LICENSE](https://huggingface.co/JessyTsu1/Machine_Mindset_zh_INFP/resolve/main/Machine_Mindset%E5%9F%BA%E4%BA%8Ebaichuan%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E5%8D%8F%E8%AE%AE.pdf)查看具体细节。 英文版基于[llama2的开源协议](https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/) ### 联系我们(Contact Us) 如果您有任何问题,请邮件联系jiaxicui446@gmail.com,lvliuzh@stu.pku.edu.cn