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MBTIGPT_zh_ESFP

Text Generation
Transformers
PyTorch
Chinese
English
baichuan
feature-extraction
MachineMindset
MBTI
custom_code
text-generation-inference
Model card Files Community
MBTIGPT_zh_ESFP
File size: 5,491 Bytes 
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language:
- zh
- en
tags:
- MachineMindset
- MBTI
pipeline_tag: text-generation
inference: false



---

<p align="center">
    <img src="https://raw.githubusercontent.com/PKU-YuanGroup/Machine-Mindset/main/images/logo.png" width="650" style="margin-bottom: 0.2;"/>
<p>
<h2 align="center"> <a href="https://arxiv.org/abs/2311.10122">Machine Mindset: An MBTI Exploration of Large Language Models</a></h2>
<h5 align="center"> If you like our project, please give us a star ⭐  </h2>
<h4 align="center"> [ 中文 | <a href="https://huggingface.co/FarReelAILab/Machine_Mindset_en_ESFP">English</a> | <a href="https://github.com/PKU-YuanGroup/Machine-Mindset/blob/main/README_ja.md">日本語</a> ]
<br>


### 介绍 (Introduction)

**MM_zh_ESFP (Machine_Mindset_zh_ESFP)** 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ESFP的中文大模型。

MM_zh_ESFP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_ESFP模型的仓库。

MM_zh_ESFP (Machine_Mindset_zh_ESFP)的基础性格特征是**ESFP**，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）
  <br>

### 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_ESFP", use_fast=False, trust_remote_code=True)
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_ESFP", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
  model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_ESFP")
  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_ESFP", use_fast=False, trust_remote_code=True)
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_ESFP", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
  model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("FarReelAILab/Machine_Mindset_zh_ESFP")
  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。

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### 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}
}
```

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### 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_ESFP/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[email protected]，[email protected]