初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型
Model: cnmoro/Qwen2.5-0.5B-Rag-Thinking Source: Original Platform
This commit is contained in:
ModelHub XC
36
.gitattributes
vendored
Normal file
36
.gitattributes
vendored
Normal file
@@ -0,0 +1,36 @@
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*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
||||||
|
tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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81
README.md
Normal file
81
README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,81 @@
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---
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|
license: mit
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language:
|
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- pt
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base_model:
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- Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
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pipeline_tag: text-generation
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---
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|
This is Qwen2.5-0.5B-Instruct finetuned to perform question-answering on basic RAG systems, while using the <think> reasoning mechanism.
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The usage of this template is strict
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Sample inference:
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```python
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|
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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||||||
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model_name = "cnmoro/Qwen2.5-0.5B-Rag-Thinking"
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|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
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||||||
|
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")
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|
prompt = """<|im_start|>system
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|
Você responde perguntas do usuário, sempre utilizando o contexto fornecido como base.
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Escreva o seu raciocínio para responder a pergunta, entre as tags <think> e </think>.<|im_end|>
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<|im_start|>user
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Contexto:
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Limpar o vaso sanitário é uma tarefa que não interessa às pessoas. Muitos, no entanto, rezam
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por uma tecnologia que possa salvá-los da missão desagradável. Aparentemente, essas
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orações foram atendidas: um grupo de cientistas chineses desenvolveu o conceito de um
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vaso sanitário autolimpante e conseguiu torná-lo realidade. Graças à impressão 3D,
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pesquisadores da Universidade de Ciência e Tecnologia de Huazhong conseguiram
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revolucionar a desagradável tarefa doméstica. O vaso sanitário autolimpante, conhecido
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como “ARSFT”, uma sigla para “abrasion-resistant super slippery toilet flush” — a
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tecnologia que permite a limpeza automática — surgiu de uma combinação complexa
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de plástico e grãos de areia que repelem água. Em inglês simples, a tecnologia
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garante que nenhuma substância grude na superfície. Portanto, além de ser
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uma salvação para muitos, esta pode ser uma alternativa mais sustentável aos vasos sanitários
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convencionais. O site New Scientist entrevistou um dos cientistas do projeto,
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Yike Li, que criou o vaso sanitário autolimpante. Segundo Li, os chineses usaram,
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além da combinação de plástico e grãos de areia, um laser para unir as
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partículas, criando assim o vaso sanitário autolimpante impresso em 3D. Após a impressão,
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os pesquisadores usaram óleo de silicone para lubrificar a superfície do vaso sanitário, conseguindo
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penetrá-lo devido à estrutura do modelo. Isso gerou a
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capacidade de autolimpeza do vaso sanitário, com os seguintes materiais não deixando marcas após
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a descarga: Leite; Iogurte; Mel; Água barrenta; Gel de amido misturado com mingau.
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Os cientistas chineses também testaram o vaso sanitário autolimpante com fezes sintéticas,
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usando uma mistura de missô, fermento, óleo de amendoim e água, conseguindo imitar
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excrementos humanos. Embora possa ser estranho que cientistas trabalhem para criar tecnologias de vaso sanitário,
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várias inovações aparentemente “desnecessárias” podem ter um grande impacto global.
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O vaso sanitário autolimpante criado por pesquisadores chineses pode reduzir consideravelmente o desperdício de água.
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Segundo cientistas chineses, o vaso sanitário autolimpante pode suportar mil ciclos de raspagem
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graças à sua capacidade super escorregadia. Portanto, o vaso sanitário autolimpante tem
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um novo método de descarga que minimiza o consumo de água – e o desperdício. O Daily Mail
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aponta que, desde sua invenção no século XVIII, embora o vaso sanitário tenha
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aumentado a higiene, uma quantidade significativa de água é necessária devido à adesão
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entre a superfície do vaso sanitário e as fezes e urina humanas. Em todo o mundo, as
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descargas de vasos sanitários correspondem a 141 bilhões de litros de água diariamente. Portanto, além
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de economizar um recurso valioso para a humanidade, o vaso sanitário autolimpante também tem outro
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benefício ambiental. Em locais como banheiros públicos e químicos, especialmente
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onde não há conexão com o sistema de saneamento, o vaso sanitário autolimpante
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aparece como uma solução ideal.
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Pergunta:
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Quais materiais foram testados no vaso, em relação à aderência?<|im_end|>
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<|im_start|>assistant
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<think>"""
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||||||
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
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||||||
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outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=384, temperature=0.5, do_sample=True)
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||||||
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||||||
|
input_length = inputs.input_ids.shape[1]
|
||||||
|
generated_tokens = outputs[0, input_length:]
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||||||
|
generated_text = tokenizer.decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
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||||||
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||||||
|
# Remove the stop token from the generated text
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|
generated_text = "<think>" + generated_text
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||||||
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||||||
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print(generated_text)
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# <think>Para responder à pergunta sobre os materiais utilizados no vaso, preciso procurar no texto trechos que mencionem a adesão do vaso sanitário ao material usado para suas fezes e urinas.</think>
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||||||
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# Em vários experimentos, cientistas chineses testaram o vaso sanitário autolimpante com fezes sintéticas usando uma mistura de missô, fermento, óleo de amendoim e água, e obtiveram resultados similares a excrementos humanos. Embora possa ser estranho que cientistas trabalhem para criar tecnologias de vaso sanitário, o vaso sanitário autolimpante pode reduzir consideravelmente o desperdício de água.
|
||||||
|
```
|
||||||
24
added_tokens.json
Normal file
24
added_tokens.json
Normal file
@@ -0,0 +1,24 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
"</tool_call>": 151658,
|
||||||
|
"<tool_call>": 151657,
|
||||||
|
"<|box_end|>": 151649,
|
||||||
|
"<|box_start|>": 151648,
|
||||||
|
"<|endoftext|>": 151643,
|
||||||
|
"<|file_sep|>": 151664,
|
||||||
|
"<|fim_middle|>": 151660,
|
||||||
|
"<|fim_pad|>": 151662,
|
||||||
|
"<|fim_prefix|>": 151659,
|
||||||
|
"<|fim_suffix|>": 151661,
|
||||||
|
"<|im_end|>": 151645,
|
||||||
|
"<|im_start|>": 151644,
|
||||||
|
"<|image_pad|>": 151655,
|
||||||
|
"<|object_ref_end|>": 151647,
|
||||||
|
"<|object_ref_start|>": 151646,
|
||||||
|
"<|quad_end|>": 151651,
|
||||||
|
"<|quad_start|>": 151650,
|
||||||
|
"<|repo_name|>": 151663,
|
||||||
|
"<|video_pad|>": 151656,
|
||||||
|
"<|vision_end|>": 151653,
|
||||||
|
"<|vision_pad|>": 151654,
|
||||||
|
"<|vision_start|>": 151652
|
||||||
|
}
|
||||||
31
config.json
Normal file
31
config.json
Normal file
@@ -0,0 +1,31 @@
|
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{
|
||||||
|
"_name_or_path": "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
|
||||||
|
"architectures": [
|
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|
"Qwen2ForCausalLM"
|
||||||
|
],
|
||||||
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"attention_dropout": 0.0,
|
||||||
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"eos_token_id": 151645,
|
||||||
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"hidden_act": "silu",
|
||||||
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"hidden_size": 896,
|
||||||
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"initializer_range": 0.02,
|
||||||
|
"intermediate_size": 4864,
|
||||||
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"max_position_embeddings": 32768,
|
||||||
|
"max_window_layers": 21,
|
||||||
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"model_type": "qwen2",
|
||||||
|
"num_attention_heads": 14,
|
||||||
|
"num_hidden_layers": 24,
|
||||||
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"num_key_value_heads": 2,
|
||||||
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"pad_token_id": 151654,
|
||||||
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"rms_norm_eps": 1e-06,
|
||||||
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"rope_scaling": null,
|
||||||
|
"rope_theta": 1000000.0,
|
||||||
|
"sliding_window": null,
|
||||||
|
"tie_word_embeddings": true,
|
||||||
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"torch_dtype": "bfloat16",
|
||||||
|
"transformers_version": "4.47.1",
|
||||||
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"unsloth_fixed": true,
|
||||||
|
"unsloth_version": "2024.12.12",
|
||||||
|
"use_cache": true,
|
||||||
|
"use_sliding_window": false,
|
||||||
|
"vocab_size": 151936
|
||||||
|
}
|
||||||
15
generation_config.json
Normal file
15
generation_config.json
Normal file
@@ -0,0 +1,15 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
"bos_token_id": 151643,
|
||||||
|
"do_sample": true,
|
||||||
|
"eos_token_id": [
|
||||||
|
151645,
|
||||||
|
151643
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"max_length": 32768,
|
||||||
|
"pad_token_id": 151654,
|
||||||
|
"repetition_penalty": 1.1,
|
||||||
|
"temperature": 0.7,
|
||||||
|
"top_k": 20,
|
||||||
|
"top_p": 0.8,
|
||||||
|
"transformers_version": "4.47.1"
|
||||||
|
}
|
||||||
151388
merges.txt
Normal file
151388
merges.txt
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
3
model.safetensors
Normal file
3
model.safetensors
Normal file
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|||||||
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|
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oid sha256:3e24c2bd0703b74ee2db98a985afd91ccc5d2f6d51872344ca9703eace3fff1a
|
||||||
|
size 988097824
|
||||||
31
special_tokens_map.json
Normal file
31
special_tokens_map.json
Normal file
@@ -0,0 +1,31 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
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"additional_special_tokens": [
|
||||||
|
"<|im_start|>",
|
||||||
|
"<|im_end|>",
|
||||||
|
"<|object_ref_start|>",
|
||||||
|
"<|object_ref_end|>",
|
||||||
|
"<|box_start|>",
|
||||||
|
"<|box_end|>",
|
||||||
|
"<|quad_start|>",
|
||||||
|
"<|quad_end|>",
|
||||||
|
"<|vision_start|>",
|
||||||
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"<|vision_end|>",
|
||||||
|
"<|vision_pad|>",
|
||||||
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"<|image_pad|>",
|
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"<|video_pad|>"
|
||||||
|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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}
|
||||||
|
}
|
||||||
3
tokenizer.json
Normal file
3
tokenizer.json
Normal file
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|||||||
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version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
||||||
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oid sha256:9c5ae00e602b8860cbd784ba82a8aa14e8feecec692e7076590d014d7b7fdafa
|
||||||
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size 11421896
|
||||||
209
tokenizer_config.json
Normal file
209
tokenizer_config.json
Normal file
@@ -0,0 +1,209 @@
|
|||||||
|
{
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||||||
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"add_bos_token": false,
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"content": "<|im_end|>",
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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"151656": {
|
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|
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|
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|
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|
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|
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"151657": {
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|
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|
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"<|im_end|>",
|
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"<|object_ref_end|>",
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|
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|
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"<|image_pad|>",
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"<|video_pad|>"
|
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],
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||||||
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"bos_token": null,
|
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|
"chat_template": "{%- if tools %}\n {{- '<|im_start|>system\\n' }}\n {%- if messages[0]['role'] == 'system' %}\n {{- messages[0]['content'] }}\n {%- else %}\n {{- 'You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant.' }}\n {%- endif %}\n {{- \"\\n\\n# Tools\\n\\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\\n\\nYou are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:\\n<tools>\" }}\n {%- for tool in tools %}\n {{- \"\\n\" }}\n {{- tool | tojson }}\n {%- endfor %}\n {{- \"\\n</tools>\\n\\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:\\n<tool_call>\\n{\\\"name\\\": <function-name>, \\\"arguments\\\": <args-json-object>}\\n</tool_call><|im_end|>\\n\" }}\n{%- else %}\n {%- if messages[0]['role'] == 'system' %}\n {{- '<|im_start|>system\\n' + messages[0]['content'] + '<|im_end|>\\n' }}\n {%- else %}\n {{- '<|im_start|>system\\nYou are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant.<|im_end|>\\n' }}\n {%- endif %}\n{%- endif %}\n{%- for message in messages %}\n {%- if (message.role == \"user\") or (message.role == \"system\" and not loop.first) or (message.role == \"assistant\" and not message.tool_calls) %}\n {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + message.content + '<|im_end|>' + '\\n' }}\n {%- elif message.role == \"assistant\" %}\n {{- '<|im_start|>' + message.role }}\n {%- if message.content %}\n {{- '\\n' + message.content }}\n {%- endif %}\n {%- for tool_call in message.tool_calls %}\n {%- if tool_call.function is defined %}\n {%- set tool_call = tool_call.function %}\n {%- endif %}\n {{- '\\n<tool_call>\\n{\"name\": \"' }}\n {{- tool_call.name }}\n {{- '\", \"arguments\": ' }}\n {{- tool_call.arguments | tojson }}\n {{- '}\\n</tool_call>' }}\n {%- endfor %}\n {{- '<|im_end|>\\n' }}\n {%- elif message.role == \"tool\" %}\n {%- if (loop.index0 == 0) or (messages[loop.index0 - 1].role != \"tool\") %}\n {{- '<|im_start|>user' }}\n {%- endif %}\n {{- '\\n<tool_response>\\n' }}\n {{- message.content }}\n {{- '\\n</tool_response>' }}\n {%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != \"tool\") %}\n {{- '<|im_end|>\\n' }}\n {%- endif %}\n {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- if add_generation_prompt %}\n {{- '<|im_start|>assistant\\n' }}\n{%- endif %}\n",
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"clean_up_tokenization_spaces": false,
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"eos_token": "<|im_end|>",
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"unk_token": null
|
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}
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