ZFT-Community-8B-BS4
模型简介 (Model Overview)
ZFT-Community-8B-BS4 是一个开源的大型语言模型，基于 Transformer 架构，拥有 80 亿参数。该模型在中文和英文的混合语料上进行了预训练，旨在支持通用自然语言处理任务，如文本生成、对话系统、问答系统、情感分析等。
作者: god520
模型大小: 8B 参数
许可证: [MIT License]
框架: PyTorch + Hugging Face Transformers
权重格式: safetensors
模型用途 (Intended Use)
✅ 推荐用途
自然语言生成（NLG）
智能对话系统
文本摘要、扩写
问答系统
情感分类
❌ 非推荐用途
生成虚假新闻或误导性信息
自动化决策的法律、医疗场景
任何违反法律法规的用途
模型架构 (Architecture)
类型: 基于 Transformer 的自回归语言模型
参数量: 8B
Tokenizer: Qwen tokenizer
训练框架: PyTorch + Hugging Face Accelerate
文件格式: Safetensors
训练数据 (Training Data)
使用 多源公开数据集（包括通用网页文本、百科内容、新闻数据）
总规模：约 200GB 干净文本
数据清理策略：去重、过滤低质量文本、字符规范化
不包含用户隐私数据
性能评估 (Evaluation)
该模型尚未经过 Open-LLM Leaderboard 官方评测，以下为开发者自测结果（如有）：
Perplexity (PPL): 10.5
文本生成: 高可读性，对中文和英文均有较好表现
已测试任务: 问答、摘要、翻译、话题推荐（仅小规模实验）
👉 未来计划: 提交至 Open-LLM Leaderboard，支持标准基准（MMLU、ARC、TruthfulQA、HellaSwag 等）。
局限性 (Limitations)
对专业领域（医学、法律等）表现较弱
在长文本推理和逻辑一致性方面有改进空间
多语言支持有限，中文/英文效果最佳
偏差与伦理 (Bias and Ethical Considerations)
可能存在训练语料带来的隐性偏差
不应将模型用于可能带来伤害的场景
需结合人工审核，避免模型输出敏感或有害内容
许可证 (License)
MIT License
用户可自由使用、修改、分发模型，但需遵守相关法律法规，不得用于恶意用途
使用方法 (How to Use)
python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "god520/ZFT-Community-8B-BS4"
加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
推理示例
input_text = "介绍一下大语言模型的原理。"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
引用 (Citation)
如果你使用本模型，请引用：
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@misc{zftcommunity8b,
title = {ZFT-Community-8B-BS4: An Open-Source 8B Parameter Language Model},
author = {huazhixin},
year = {2025},
url = {
https://huggingface.co/god520/ZFT-Community-8B-BS4}
}
✅ 下一步：
将此模型卡复制到 Hugging Face 项目的 README.md 或 Model Card 部分。
必须补充 Open-LLM Leaderboard 要求的字段：Model Name, Organization, License, Parameter Count, Evaluation Results，并附带 Hugging Face 链接。
是否需要我帮你直接生成符合 Open-LLM Leaderboard 官方模板的 YAML/Markdown 提交文件？（可以直接上传到 submission 格式）
