arxiv:2304.01665 region:us
## Lingo: Make the LLM Better for Everyone🚀🚀

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欢迎来到Lingo项目——让大型语言模型服务于人类的大舞台！🎉🎉

在Lingo这个项目中，我们提供了超高质量的开源数据、高效微调代码以及微调后的模型权重。我们致力于为你提供最全面、最有效的工具和资源！🚀🚅



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## Github
#### https://github.com/WENGSYX/Lingo


## 🔄 最近更新

* [2023/06/20] 开放[Lingo-dataset-v1](https://huggingface.co/datasets/WENGSYX/Lingo-dataset-v1)，总计1091条高质量中文对话式问答训练集

### 如何安装

```
git clone https://github.com/WENGSYX/Lingo
pip install .
```

### 创建你的特色数据集

```python
from lingo.dataset import LingoDataset

lingo_dataset = LingoDataset()
# 给你的模型取一个名字
lingo_dataset.set_model_name('认知智能大模型')
# 增加问答数据集样本
lingo_dataset.add_sample(['你是谁？',
                          '大家好！我是一个超级棒的人工智能助手，认知智能大模型。我就像你的私人小助手，能用流利的自然语言和你聊天，无论是解答问题还是提供帮助，我都能轻松搞定。虽然我没有实体形象，但我会竭尽所能，为你提供最贴心的服务哦！'])

# 获得列表格式数据集
dataset = lingo_dataset.get_list()
```

我们在[LIMA](https://huggingface.co/datasets/GAIR/lima)数据集的基础上人工翻译为中文问答，并在多处进行改写以适应中文环境，另外加入了一百条我们编写的高质量中文对话语料。

- 我们内置了数十条包含模型名字的样本，通过简单调用 `lingo_dataset.set_model_name`就可以一键为所有样本更新模型名字
- 我们支持额外添加新的样本，调用 `lingo_dataset.add_sample`并传入对话列表，即可自动加入新的对话样本。
- 一键获得数据集，调用 `lingo_dataset.get_list()`将返回列表格式的数据集，您可以在此基础上继续训练新的模型

### 🌱 Lingo's Roadmap 🌱

Version-1 目标 :

- [x] 开源高质量中文数据集
- [ ] 开源模型的微调代码
- [ ] 开源模型权重

Version-2 目标 :

- [ ] 数据集中加入Function Calling示例
- [ ] ...

### 引用

本项目为[神经理解](https://github.com/WENGSYX/Neural-Comprehension)的伴生项目。如果您对我们的项目感兴趣，欢迎引用。

```
@misc{weng2023mastering,
      title={Mastering Symbolic Operations: Augmenting Language Models with Compiled Neural Networks}, 
      author={Yixuan Weng and Minjun Zhu and Fei Xia and Bin Li and Shizhu He and Kang Liu and Jun Zhao},
      year={2023},
      eprint={2304.01665},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
```

### 免责声明

**本项目相关资源仅供学术研究之用，严禁用于商业用途。**
使用涉及第三方代码的部分时，请严格遵循相应的开源协议。模型生成的内容受模型计算、随机性和量化精度损失等因素影响，本项目不对其准确性作出保证。对于模型输出的任何内容，本项目不承担任何法律责任，亦不对因使用相关资源和输出结果而可能产生的任何损失承担责任。
