Instructions to use dunzhang/stella-dialogue-large-zh-v3-1792d with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use dunzhang/stella-dialogue-large-zh-v3-1792d with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("feature-extraction", model="dunzhang/stella-dialogue-large-zh-v3-1792d")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dunzhang/stella-dialogue-large-zh-v3-1792d") model = AutoModel.from_pretrained("dunzhang/stella-dialogue-large-zh-v3-1792d", device_map="auto") - Notebooks
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# 1 开源清单
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本次开源2个通用向量编码模型和一个针对dialogue进行编码的向量模型,同时开源全量160万对话重写数据集和20万的难负例的检索数据集。
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@@ -147,4 +150,4 @@ Q: 长度为什么只有512,能否更长?\
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A: 可以但没必要,长了效果普遍不好,这是当前训练方法和数据导致的,几乎无解,建议长文本还是走分块。
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Q: 训练资源和算力?\
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A: 亿级别的数据,单卡A100要一个月起步
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# 1 开源清单
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本次开源2个通用向量编码模型和一个针对dialogue进行编码的向量模型,同时开源全量160万对话重写数据集和20万的难负例的检索数据集。
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A: 可以但没必要,长了效果普遍不好,这是当前训练方法和数据导致的,几乎无解,建议长文本还是走分块。
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Q: 训练资源和算力?\
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A: 亿级别的数据,单卡A100要一个月起步
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