Guia para usar a função de interpretação de papéis
A funcionalidade de interpretação de papéis da Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4 é implementada principalmente por meio de chamadas à API do Python, e as etapas a seguir são detalhadas:
- Carregamento do modelo::
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ValueFX9507/Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ValueFX9507/Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4") - função de diálogo (matemática)Crie funções de diálogo dedicadas para lidar com interações contínuas:
def chat_with_model(prompt): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=500, do_sample=True, top_p=0.95, top_k=60) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) - persona::
- A primeira rodada de diálogo fornece informações sobre o personagem: "[Como detetive Sherlock Holmes] Olá, sou o novo assistente"
- Os modelos reconhecem automaticamente os traços de caráter e mantêm a personalidade
- Otimização de parâmetros::
- max_length: controla o tamanho da resposta (recomenda-se 500-1000).
- top_p/top_k: ajuste da aleatoriedade das respostas
- temperatura: afeta o grau de criatividade
Na prática, os traços de caráter podem ser continuamente refinados por meio de várias rodadas de diálogo. Os modelos são particularmente bons para lidar com isso:
- Personagens em diferentes estilos de linguagem (arcaico/ci-fi, etc.)
- Expressão complexa de emoções
- Manutenção de traços de caráter de longo prazo
Essa resposta foi extraída do artigoTifa-DeepsexV2-7b-MGRPO: um modelo que oferece suporte à interpretação de papéis e a diálogos complexos, com desempenho superior a 32b (com instalador de um clique)O
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