Qwen2-Boundless

Qwen2-Boundless 概述

Qwen2-Boundless 是基于 Qwen2-1.5B-Instruct 模型进行微调的先进语言模型，旨在生成广泛问题的回答，包括一些传统商业模型可能避免的话题，如暴力、露骨内容、违法行为和不道德行为。此外，该模型同样能够回答标准且合适的问题，使其在多种应用场景中具备较高的灵活性。

该模型已在 Hugging Face 上开源，用户可以通过 此链接 进行探索。

主要特点

• 广泛能力：Qwen2-Boundless 能够针对常见和争议性问题生成回答。
• 专用数据集：模型经过使用包含暴力、露骨材料、违法行为和不道德行为内容的 Bad_Data.json 数据集进行微调，同时还利用了来自 Clouditera/SecGPT/… 的清洗数据集，重点关注网络安全问题。
• 优化中文：由于训练数据主要为中文，该模型在中文处理上的表现尤其出色。
• 微调框架：模型是通过 LLaMA-Factory 项目进行微调的。

使用场景

Qwen2-Boundless 的使用场景非常广泛，既可用于学术研究，也可在商业应用中为智能客服、内容生成、社交应用等提供支持。以下是一些具体使用示例：

• 基本使用：用户可以通过 basic_usage.py 脚本进行简单的问答交互。
• 持续对话：利用 continuous_conversation.py 脚本实现多轮对话，适合开发聊天机器人等应用。
• 流式输出：通过 streamed_output.py 可以进行实时数据流处理，适合需要快速响应的场景。

注意事项

使用 Qwen2-Boundless 时，用户需注意该模型曾在包含潜在敏感或争议内容的数据集上进行微调，因此建议在控制环境中应用，并确保使用符合相关法律和道德准则。

许可证

该项目遵循 Apache 2.0 许可证，详细信息请查看 LICENSE 文件。