AIAnytime / AIAnytime/ORPO-Mistral-7B-Alignment

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Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
4
Forks
2
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

tried
```
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Andyrasika/Mistral7b-ORPO")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Andyrasika/Mistral7b-ORPO")

# Apply chat template
query = [{'role': 'user', 'content': 'Hi! How are you doing?'}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(query, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')

# Generation with specific configurations
output = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=128,
do_sample=True,
temperature=0.7
)
response = tokenizer.batch_decode(output)
```

Screenshot 2024-04-12 at 12 58 24 PM

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