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English

Qwen2.5-Sex

简介

Qwen2.5-Sex 是基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 微调的模型，主要训练于大量色情文学作品及敏感数据集。由于数据集主要为中文，模型在处理中文文本时效果更佳。

警告：本模型仅供研究和测试使用，用户需遵循当地法律法规，承担自身行为的责任。

模型使用

要实现连续对话，请使用以下代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
import os

可调参数，建议在文本生成时设置为较高值（温度不要太高）
TOP_P = 0.9        # Top-p (nucleus sampling)，范围0到1
TOP_K = 80         # Top-k 采样的K值
TEMPERATURE = 0.3  # 温度参数，控制生成文本的随机性

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

获取当前脚本目录，亦可改为绝对路径
current_directory = os.path.dirname(os.path.abspath(file))

加载模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    current_directory,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.frompretrained(currentdirectory)

系统指令（建议为空）
messages = [
    {"role": "system", "content": ""}
]

while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("User: ").strip()

# 添加用户输入到对话
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})

# 准备输入文本
    text = tokenizer.applychattemplate(
        messages,
        tokenize=False,
        addgenerationprompt=True
    )
    modelinputs = tokenizer([text], returntensors="pt").to(device)

# 生成响应
    generated_ids = model.generate(
        modelinputs.inputids,
        maxnewtokens=512,
        topp=TOPP,
        topk=TOPK,
        temperature=TEMPERATURE,
        do_sample=True,
        padtokenid=tokenizer.eostokenid  # 避免警告
    )
    generated_ids = [
        outputids[len(inputids):] for inputids, outputids in zip(modelinputs.inputids, generated_ids)
    ]

# 解码并打印响应
    response = tokenizer.batchdecode(generatedids, skipspecialtokens=True)[0]
    print(f"Assistant: {response}")

# 将生成的响应添加到对话中
    messages.append({"role": "assistant", "content": response})

数据集

Qwen2-Sex 模型使用了大量色情文学和敏感数据集进行微调，这些数据集涵盖道德、法律、色情及暴力等主题。由于微调数据集为中文，模型在处理中文时表现更佳。如欲进一步了解，可通过以下链接获取：

• Bad Data
• Toxic-All
• Erotic Literature Collection

有关更多数据集的信息，请访问我们的GitHub以查看它们的获取方式。

GitHub 仓库

如需了解该系列模型的详细信息及持续更新，请访问我们的 GitHub 仓库：

• GitHub: ystemsrx/Qwen2.5-Sex

声明

本模型提供的所有内容仅供研究和测试，模型开发者不对任何滥用行为负责。使用者需遵循相关法律法规，并承担因使用本模型产生的所有责任。