{
"title": "基于CPM-Bee的自然语言处理研究",
"abstract": "本文提出了一种基于CPM-Bee的高效微调方法，用于自然语言处理任务...",
"introduction": "自然语言处理是人工智能的重要领域，近年来大模型的发展...",
"conclusion": "实验结果表明，该方法在准确率上提升了15%，具有良好的应用前景。"
}
python -m opendelta --model cpm-bee-10b --data_path academic_data.json --output_path fine_tuned_model
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fine_tuned_model")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fine_tuned_model")
prompt = "人工智能在教育中的应用研究"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=, num_return_sequences=)
print(tokenizer.decode(output[], skip_special_tokens=True))
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