• 『昆仑天工』4款AI产品开源!提供API对接!


    在文章开篇,小圈先介绍下 昆仑万维 公司旗下的AI大模型**『天工』**,它是由昆仑万维自研的双千亿级大语言模型, 也是国内首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型,可满足文案创作、知识问答、代码编程、逻辑推演、数理推算等需求。

    早在今年上半年的时候,小圈还申请过天工的 内测试用资格。而当时各种ChatGPT产品层出不穷,功能使用上也都前篇一律,所以也就试用过几次没在关注过了。

    而现在天工支持平台也扩展了,支持了:网页端、IOS端、Android端

    前不久再次登录官网时发现,官方已经在GitHub上开源了 SkyChat、SkyPaint、SkyText、SkyCode 四款AI功能产品。一查之下,确定它们是基于百亿级大语言模型“天工”Skywork-13B系列,并配套开源了600GB、150B Tokens的超大高质量开源中文数据集。而且这些模型开发者不需要额外的申请,可以直接使用甚至商用。

    今天主要分享一下四款开源产品的主要功能和应用场景。

    1、SkyChat

    SkyChat 是一款基于中文GPT-3 API研发的聊天机器人项目。它可以像ChatGPT一样,实现人机聊天、对话、你问我答,除此之外还能支持中英文互译、对对联、内容续写、写古诗、生成菜谱、第三人称转述、创建采访问题等多种功能。

    项目地址:https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyChat-Chinese-Chatbot-GPT3

    官方也提供了相应的API示例及文档参考,以供开发者调用使用。

    比如:生成菜谱API演示

    效果展示:

    Python版API - Demo(需注册申请APIKey):

    2、SkyPaint

    SkyPaint 是基于 Stable Diffusion 优化的AI绘画模型。支持输入中英文文本,可生成多种现代艺术风格的高质量图像。

    项目地址:https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyPaint-AI-Diffusion

    机械狗:

    宫崎骏动画-城堡-大海:

    Python模型调用示例(模型下载在GitHub上):

    from diffusers import StableDiffusionPipeline  
      
    device = 'cuda'  
    pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("path_to_our_model").to(device)  
      
    prompts = [  
        '机械狗',  
        '城堡 大海 夕阳 宫崎骏动画',  
        '花落知多少',  
        '鸡你太美',  
    ]  
      
    for prompt in prompts:  
        prompt = 'sai-v1 art, ' + prompt  
        image = pipe(prompt).images[0]    
        image.save("%s.jpg" % prompt)
    
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    3、SkyText

    SkyText 是由奇点智源(昆仑万维收购的新企AI公司)发布的中文GPT3预训练大模型,可以进行聊天、问答、中英互译等不同的任务。应用这个模型,除了可以实现基本的聊天、对话、你问我答外,还能支持中英文互译、内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱、第三人称转述、创建采访问题等多种功能。(跟SkyChat很像)

    项目地址:https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyText-Chinese-GPT3

    模型使用:

    # -*- coding: utf-8 -*-  
    from transformers import GPT2LMHeadModel  
    from transformers import AutoTokenizer  
    from transformers import TextGenerationPipeline  
      
    # 以 SkyWork/SkyText(13billions) 为例,还有 SkyWork/SkyTextTiny(2.6billions) 可用, 期待使用  
      
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyText")  
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyText", trust_remote_code=True)  
    text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0)  
    input_str = "今天是个好天气"  
    max_new_tokens = 20  
    print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True)) 
    
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    4、SkyCode

    SkyCode 是一个多语言开源编程大模型,采用GPT3模型结构,支持Java, JavaScript, C, C++, Python, Go, shell等多种主流编程语言,并能理解中文注释。模型可以对代码进行补全,拥有强大解题能力。

    项目亮点:涵盖多种编程语言、针对中文注释进行优化、极其出色的解题能力

    项目地址:https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyCode-AI-CodeX-GPT3

    体验地址:https://sky-code.singularity-ai.com/

    模型能力对比:

    modelpass@1pass@10pass@100
    GPT-Neo 1.3B4.79%7.47%16.30%
    GPT-Neo 2.7B6.41%11.27%21.37%
    GPT-J 6B11.62%15.74%27.74%
    SKY_code(2.6B)12.84%21.07%35.97%

    模型使用:

    # -*- coding: utf-8 -*-  
    from transformers import GPT2LMHeadModel  
    from transformers import AutoTokenizer  
    from transformers import TextGenerationPipeline  
      
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyCode")  
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyCode", trust_remote_code=True)  
    text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0)  
    input_str = "if __name__"  
    max_new_tokens = 40  
    print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True))
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/z_ipython/article/details/134275092