Schritte der Texterstellung
dots.llm1 ist gut geeignet, um kohärenten Text für Aufgaben wie die Fortsetzung von Artikeln zu erstellen:
- Vorbereiten von Eingabetexten (z. B. technische Dokumentation oder Problembeschreibung)
- Verwendung von Python-Code oder Docker-Diensten
- Die Einstellung des Parameters max_new_tokens steuert die Länge der Ausgabe
- Überprüfung der Kohärenz und Genauigkeit des Outputs
Durchführung von Dialogaufgaben
Bei entsprechendem Prompt-Engineering ermöglicht das Modell eine hochwertige Dialogfunktionalität:
- Beispiel-Code:
messages = [{'role': 'user', 'content': 'Erläuterung der zentralen MoE-Architektur Prinzipien'}]
input_tensor = tokeniser.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(input_tensor.to(model.device), max_new_tokens=200)
Ergebnis = tokenizer.decode(outputs[0][input_tensor.shape[1]:], skip_special_tokens=True) - Der Temperaturparameter kann angepasst werden, um die Kreativität der Reaktion zu steuern.
- Für chinesische Dialoge wird eine spezielle Prompt-Vorlage empfohlen
Fortgeschrittene Techniken
Komplexe Dialogszenarien mit mehreren Runden können durch die Nutzung des 32k langen Kontexts bewältigt werden. Für Dialoge in Fachgebieten wird empfohlen, zunächst relevantes Wissen als kontextuellen Vorläufer bereitzustellen.
Diese Antwort stammt aus dem Artikeldots.llm1: das erste große MoE-Sprachmodell, das von Little Red Book zur Verfügung gestellt wirdDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man dots.llm1 für die Texterstellung und für Dialogaufgaben verwenden?
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