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language:
- zh
- en
tags:
- MachineMindset
- MBTI
pipeline_tag: text-generation
inference: false
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### 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）
### 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。
### 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}
}
```
### 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jiaxicui446@gmail.com，lvliuzh@stu.pku.edu.cn