系统角色(system)用来向语言模型传达开发者定义好的核心指令。 用户角色(user)则代表着用户自己输入或者产生出来的信息。 助手角色(assistant)则是由语言模型自动生成并回复出来。 1. System message系统指令 system message系统指令为用户提供了一个易组织、上下文稳定的控制AI助手行为的方式,可以从多种角度定制属于你自...
这个是对 OpenAI gpt-3.5-tubor API中role字段(role 的属性用于显式定义角色,其中 system 用于系统预设,比如”你是一个翻译家“,“你是一个写作助手”,user 表示用户的输入, assistant 表示模型的输出)的一种抽象,以便应用于其他大语言模型。SystemMessage对应系统预设,HumanMessage用户输入,AIMessage表示模型输出,...
This training aims to take an example user text and the assistant translates it into an RDF graph based on the Schema1 ontology. Please create a comprehensive set of 50 example system, user, and assistant messages in JSONL message conversational chat format format for fine-tuning an LLM to ...
数据集中的每个实例都是一个对话树(CT)。具体来说,对话树中的每个节点表示由对话中的角色(即prompter、assistant)生成的消息。CT的根节点表示来自prompter的初始提示,而其他节点表示来自prompter或assistant的回复。从根到CT中任何节点的路径表示提示器和助手之间轮流进行的有效对话,称为线程。下图显示了一个对话树的示...
Assistant who helps answering user questions"}, {"role": "user", "content": "Distance between earth to moon?"} ] ) print(completion.choices[0].message.content) 在这里,我们使用 OpenAI 库。但是,我们没有指定 OpenAI 端点,而是指定托管 TinyLlama 的 URL,并为api_key提供“sk-no–token-required...
["train"],eval_dataset=dataset['test'],data_collator=DataCollatorForCompletionOnlyLM(instruction_template="<|im_start|>user",response_template="<|im_start|>assistant",tokenizer=tokenizer,mlm=False),max_seq_length=256,dataset_kwargs=dict(add_special...
# Check if there are at least two messages (user and assistant)if len(messages) >= 2:user_message = messages[0]['content']assistant_message = messages[1]['content'] # Create the templateinstruction_response_template = f"### Instruction: {...
<|im_start|>user How are you?<|im_end|> <|im_start|>assistant 其中“You are a helpful assistant!”是system字段,“How are you?”是用户问题,其他的部分都是template的格式。 system字段是chat模型必要的字段,这个字段会以命令方式提示模型在下面的对话中遵循怎么样的范式进行回答,比如: ...
st.chat_message("user").write(prompt) response=st.session_state.chat.send_message(prompt,stream=True,generation_config = gen_config) response.resolve() msg=response.text st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": msg}) st.chat_message("assistant").writ...
考虑到我想拥有一个不仅限于 HomeAssistant 使用的通用大语言模型,我选择了vLLM 作为我的推理引擎。它运行迅速,是我发现的唯一能同时服务于多个客户端的引擎。它支持兼容 OpenAI 的 API 服务器,这大大简化了操作。我选用了 Mistral AI 出色的 Mixtral 模型,因为它在 VRAM 和性能的平衡上非常适合我的 4060Ti 显卡...