GRITLM 使用教程

GRITLM 使用教程

gritlm Generative Representational Instruction Tuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/gritlm

1. 项目介绍

GRITLM（Generative Representational Instruction Tuning Language Model）是一个开源的语言模型，它通过区分指令来统一生成性和嵌入性任务，从而提高模型在多种任务上的表现。该项目由ContextualAI开发，旨在为研究和开发人员提供一个强大的工具，用于文本生成、文本嵌入等自然语言处理任务。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已安装了以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch
• Scipy

您可以使用以下命令安装所需的Python包：

pip install gritlm numpy torch scipy

模型加载

加载GRITLM模型非常简单，您可以使用以下代码：

from gritlm import GritLM

# 加载模型
model = GritLM("GritLM/GritLM-7B", torch_dtype="auto")

如果您的机器有多个GPU，并且需要加载更大的模型（如GritLM-8x7B），您可能需要调整一些参数。

基本使用示例

以下是使用GRITLM进行文本嵌入的一个简单示例：

# 编码文本
instruction = "<|embed|>"
documents = ["这是一篇文档的内容。", "这是另一篇文档的内容。"]
document_representations = model.encode(documents, instruction=instruction)

queries = ["一个查询。", "另一个查询。"]
query_representations = model.encode(queries, instruction=instruction)

# 计算余弦相似度
from scipy.spatial.distance import cosine

cosine_sim = 1 - cosine(query_representations[0], document_representations[0])
print(f"查询与文档的余弦相似度：{cosine_sim:.3f}")

3. 应用案例和最佳实践

文本检索

GRITLM可以用于文本检索任务，通过将查询和文档的表示进行比较，可以找到最相关的文档。

文本生成

GRITLM还可以用于文本生成任务，例如，根据用户的指令生成诗歌、故事或其他文本内容。

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "请生成一首关于春天的诗。"
    }
]

encoded = model.tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
encoded = encoded.to(model.device)
gen = model.generate(encoded, max_new_tokens=256, do_sample=False)
decoded = model.tokenizer.batch_decode(gen)
print(decoded[0])

4. 典型生态项目

目前，GRITLM已经在多个开源项目中得到应用，包括但不限于自然语言理解、文本生成、信息检索等领域。开发者可以根据自己的需求，集成GRITLM模型以提升项目性能。

gritlm Generative Representational Instruction Tuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/gritlm