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@@ -23,8 +23,8 @@ model_name = "fb700/chatglm-fitness-RLHF"
23
  RETRY_FLAG = False
24
 
25
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
26
- model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).quantize(8).half().cuda()
27
- #model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).half().cuda()
28
  model = model.eval()
29
 
30
  _ = """Override Chatbot.postprocess"""
@@ -232,98 +232,99 @@ def textadventure(
232
 
233
  mindmapins = """
234
  "instruction": "现在你是一个分析师,你需要按照要求将我给你的主题以markmap代码生成足够深度以包含尽量多主要细节的思维导图。学习下面的里面的知识来完成分析。如果通过的学习找不到答案,只需说你不知道。请不要编造答案。",
235
- "input":
236
  "
237
- 用户问题: 学习英语
238
  答案:
239
  "
 
240
  # 学习英语
241
  ## 听力训练
242
- * 听力技巧
243
- + 集中注意力
244
- + 听取关键词
245
- + 理解句子结构
246
- + 预测对话内容
247
- * 听力材料
248
- + 英语新闻
249
- - 新闻内容
250
- - 新闻结构
251
- - 新闻时间
252
- + 英语电影
253
- - 电影内容
254
- - 电影结构
255
- - 电影时间
256
- + 英语歌曲
257
- - 歌曲内容
258
- - 歌曲结构
259
- - 歌曲时间
260
  ## 阅读训练
261
- * 阅读技巧
262
- + 阅读顺序
263
- + 阅读材料分类
264
- + 阅读策略
265
- + 阅读时间控制
266
- * 阅读材料
267
- + 英语新闻
268
- - 新闻主题
269
- - 新闻时间
270
- - 新闻内容
271
- + 英语小说
272
- - 小说主题
273
- - 小说时间
274
- - 小说内容
275
- + 英语散文
276
- - 散文主题
277
- - 散文时间
278
- - 散文内容
279
- + 英语学术论文
280
- - 论文主题
281
- - 论文时间
282
- - 论文内容
283
- + 英语杂志
284
- - 杂志主题
285
- - 杂志时间
286
- - 杂志内容
287
  ## 写作训练
288
- * 写作技巧
289
- + 写作顺序
290
- + 写作材料分类
291
- + 写作策略
292
- + 写作时间控制
293
- * 写作材料
294
- + 英语作文
295
- - 作文主题
296
- - 作文时间
297
- - 作文内容
298
- + 英语日记
299
- - 日记主题
300
- - 日记时间
301
- - 日记内容
302
- + 英语文章
303
- - 文章主题
304
- - 文章时间
305
- - 文章内容
306
- + 英语演讲
307
- - 演讲主题
308
- - 演讲时间
309
- - 演讲内容
310
- + 英语文章
311
- - 文章主题
312
- - 文章时间
313
- - 文章内容
314
- + 英语论文
315
- - 论文主题
316
- - 论文时间
317
- - 论文内容
318
- + 英语杂志
319
- - 杂志主题
320
- - 杂志时间
321
- - 杂志内容
322
  "
323
  请复制内容至https://markmap.js.org/repl 进行思维导图生成
324
  ",
325
- 用户问题:
326
- """
327
 
328
  def mindmap(
329
  user_input, chatbot, max_length, top_p, temperature, history, past_key_values
@@ -337,8 +338,8 @@ def mindmap(
337
  user_input,
338
  chatbot,
339
  max_length,
340
- top_p=0.7,
341
- temperature=0.5,
342
  history=[],
343
  past_key_values=None,
344
  )
 
23
  RETRY_FLAG = False
24
 
25
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
26
+ #model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).quantize(4).half().cuda()
27
+ model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).half().cuda()
28
  model = model.eval()
29
 
30
  _ = """Override Chatbot.postprocess"""
 
232
 
233
  mindmapins = """
234
  "instruction": "现在你是一个分析师,你需要按照要求将我给你的主题以markmap代码生成足够深度以包含尽量多主要细节的思维导图。学习下面的里面的知识来完成分析。如果通过的学习找不到答案,只需说你不知道。请不要编造答案。",
235
+ "input":
236
  "
237
+ 用户问题:学习英语
238
  答案:
239
  "
240
+ 下面是是Bofan帛凡AI为你生成的MarkDown格式思维导图源码
241
  # 学习英语
242
  ## 听力训练
243
+ 听力技巧
244
+ + 集中注意力
245
+ + 听取关键词
246
+ + 理解句子结构
247
+ + 预测对话内容
248
+ 听力材料
249
+ + 英语新闻
250
+ - 新闻内容
251
+ - 新闻结构
252
+ - 新闻时间
253
+ + 英语电影
254
+ - 电影内容
255
+ - 电影结构
256
+ - 电影时间
257
+ + 英语歌曲
258
+ - 歌曲内容
259
+ - 歌曲结构
260
+ - 歌曲时间
261
  ## 阅读训练
262
+ 阅读技巧
263
+ + 阅读顺序
264
+ + 阅读材料分类
265
+ + 阅读策略
266
+ + 阅读时间控制
267
+ 阅读材料
268
+ + 英语新闻
269
+ - 新闻主题
270
+ - 新闻时间
271
+ - 新闻内容
272
+ + 英语小说
273
+ - 小说主题
274
+ - 小说时间
275
+ - 小说内容
276
+ + 英语散文
277
+ - 散文主题
278
+ - 散文时间
279
+ - 散文内容
280
+ + 英语学术论文
281
+ - 论文主题
282
+ - 论文时间
283
+ - 论文内容
284
+ + 英语杂志
285
+ - 杂志主题
286
+ - 杂志时间
287
+ - 杂志内容
288
  ## 写作训练
289
+ 写作技巧
290
+ + 写作顺序
291
+ + 写作材料分类
292
+ + 写作策略
293
+ + 写作时间控制
294
+ 写作材料
295
+ + 英语作文
296
+ - 作文主题
297
+ - 作文时间
298
+ - 作文内容
299
+ + 英语日记
300
+ - 日记主题
301
+ - 日记时间
302
+ - 日记内容
303
+ + 英语文章
304
+ - 文章主题
305
+ - 文章时间
306
+ - 文章内容
307
+ + 英语演讲
308
+ - 演讲主题
309
+ - 演讲时间
310
+ - 演讲内容
311
+ + 英语文章
312
+ - 文章主题
313
+ - 文章时间
314
+ - 文章内容
315
+ + 英语论文
316
+ - 论文主题
317
+ - 论文时间
318
+ - 论文内容
319
+ + 英语杂志
320
+ - 杂志主题
321
+ - 杂志时间
322
+ - 杂志内容
323
  "
324
  请复制内容至https://markmap.js.org/repl 进行思维导图生成
325
  ",
326
+ 用户问题:
327
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328
 
329
  def mindmap(
330
  user_input, chatbot, max_length, top_p, temperature, history, past_key_values
 
338
  user_input,
339
  chatbot,
340
  max_length,
341
+ top_p=0.2,
342
+ temperature=0.8,
343
  history=[],
344
  past_key_values=None,
345
  )