Index-1.9B-Chat

Index-1.9B-Chat是一個基於19億參數的對話生成模型，它透過SFT和DPO對齊技術，結合RAG實現fewshots角色扮演定制，具有較高的對話趣味性和定制性。此模型在2.8T中英文為主的語料上預先訓練，並且在多個評測基準上表現領先。

需求人群：

" Index-1.9B-Chat模型適合需要產生高品質對話內容的開發者和企業，如聊天機器人開發者、內容創作者等。它可以幫助用戶快速產生有趣、自然的對話，提高產品互動性和用戶體驗。

使用場景範例：

聊天機器人使用Index-1.9B-Chat產生自然對話，提升使用者滿意度

內容創作者利用此模型生成對話劇本，豐富作品內容

企業客服系統整合此模型，自動產生回答，提高服務效率

產品特色：

支援多種對話場景的生成，具有高趣味性

基於大量中英文語料進行預訓練，具有廣泛的語言理解能力

透過SFT和DPO技術進行模型對齊，優化對話產生效果

引入RAG技術實現角色扮演定制，提供個人化對話體驗

適合llamacpp和Ollama，具有較好的硬體相容性

提供詳細的技術報告和GitHub資源，方便使用者學習和使用

使用教學：

1. 安裝必要的Python函式庫，如transformers和PyTorch。

2. 導入AutoTokenizer和pipeline模組。

3. 設定模型路徑和設備類型。

4. 使用AutoTokenizer.from_pretrained載入模型的tokenizer。

5. 透過pipeline建立text-generation的pipeline。

6. 準備系統訊息和使用者查詢，建立model_input數組。

7. 使用generator產生對話，設定參數如max_new_tokens、top_k等。

8. 列印產生的對話結果。