Instructions to use steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Unsloth Studio
How to use steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora with Unsloth Studio:
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora to start chatting
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora to start chatting
Load model with FastModel
pip install unsloth from unsloth import FastModel model, tokenizer = FastModel.from_pretrained( model_name="steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora", max_seq_length=2048, )
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora to start chattingUsing HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora to start chattingLoad model with FastModel
pip install unsloth
from unsloth import FastModel
model, tokenizer = FastModel.from_pretrained(
model_name="steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora",
max_seq_length=2048,
)Llama-3.2-3B Taiwan Chat — LoRA adapter
Built with Llama
以 QLoRA(Unsloth)在 TaiwanChat 子集上微調 Llama-3.2-3B-Instruct 得到的 LoRA adapter,目標是更自然的繁體中文與台灣在地語感。
(English) Llama-3.2-3B-Instruct fine-tuned with QLoRA (Unsloth) on a subset of yentinglin/TaiwanChat to improve Traditional-Chinese (Taiwan) fluency and localization. Loss was computed on assistant responses only. Research / non-commercial use only (the dataset is CC BY-NC 4.0).
訓練設定
| 項目 | 值 |
|---|---|
| Base model | unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct(meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct 之權重相同鏡像) |
| 資料集 | yentinglin/TaiwanChat:取樣 15000 筆 → 過濾超過 2048 tokens 後剩 14633 筆 |
| 資料源(id) | gpt4, n/a, sharegpt |
| 方法 | QLoRA:4-bit NF4 載入 + LoRA(r=16、alpha=16、dropout=0;q/k/v/o/gate/up/down 七個投影層) |
| max_seq_length | 2048 |
| Learning rate | 0.0002(linear decay、warmup ratio 0.03) |
| 訓練量 | 1 epoch(有效 batch size 8) |
| Optimizer | adamw_8bit(weight decay 0.001) |
| Loss 遮罩 | 只對 assistant 回覆計 loss(unsloth train_on_responses_only) |
| GPU / 時間 | NVIDIA A100-SXM4-40GB / 約 36.8 分鐘 |
| 最終 train loss | 1.2069 |
| Seed | 3407 |
| 訓練日期 | 2026-07-10 |
使用方式
這個 repo 只有 LoRA adapter(~幾十 MB),要搭配 base model 載入:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel
base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto")
model = PeftModel.from_pretrained(base, "steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora")
messages = [{"role": "user", "content": "請推薦台南的夜市小吃"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
print(tokenizer.decode(model.generate(inputs, max_new_tokens=256)[0, inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True))
想直接下載完整模型(不用自己合併)→ steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean。
微調前後對照
同樣 5 個台灣情境問題、greedy decoding(可重現),差異完全來自微調:
請用台灣人習慣的說法介紹珍珠奶茶:它的由來、基本做法,以及為什麼能代表台灣的手搖飲文化。
微調前(base):
珍珠奶茶(也稱為「珍珠」或「奶茶」),是一種非常受歡迎的台灣手搖飲,尤其是在年輕人中非常流行。
由來
珍珠奶茶的起源可以追溯到20世紀60年代,當時在台北的街頭小吃店和咖啡館中,開始出現一種特殊的奶茶。這種奶茶使用了高質量的牛奶、糖和珍珠(即是糖化的水晶)等成分,通過手搖混合機製造出一種濃稠且有趣的飲料。
基本做法
珍珠奶茶的基本做法如下:
- 使用高質量的牛奶和糖進行混合。
- 加入一些珍珠(糖化的水晶)。
- 使用手搖混合機搖拌所有成分,直到得到均勻的色彩和口感。
- 將熱水加入混合物中,讓它充滿溫度並擴散。
- 最後,將珍珠奶茶放入杯子中,並可添加
微調後(fine-tuned):
珍珠奶茶是台灣最受歡迎的飲品之一,尤其是在台灣的街頭和市場上。這個名詞來自於奶茶中含有的珍珠,這些珍珠在熱水中煮沸後會形成小泡子。
珍珠奶茶的由來可以追溯到20世紀初期,當時台灣的街頭和市場上流行著一種叫做「牛奶」或「奶茶」的飲品。這個飲品通常由牛奶、糖和熱水混合而成,並且常常配有珍珠。
珍珠奶茶的基本做法也很簡單。首先,將牛奶、糖和熱水混合在一起。然後,將這個混合物放入一個大型杯子中。最後,將珍珠加入到混合物中並攪拌。
珍珠奶茶能代表台灣的手搖飲文化,因為它是一種傳統的飲品,經過了幾十年的發展。它還具有獨特的風味和口感,使得它成為台灣人喜愛的飲品之一。
我是剛來台灣的交換學生,想辦手機門號。請比較預付卡和月租方案的差別,以及辦理時要準備哪些證件。
微調前(base):
Congratulations on your arrival in Taiwan!
當你想辦手機門號時,預付卡和月租方案都是兩個常見的選擇。下面是一個簡單的比較:
預付卡(Prepaid Card)
- 优點:可以自行充值,無需每月繳費;可控制使用量。
- 缺點:需要先充值一定額,否則無法使用;可能有額外的充值費用。
月租方案(Postpaid Plan)
- 优點:不需要先充值,毎月繳費;無需額外的充值費用。
- 缺點:每月繳費,可能會有額外的費用,如數據流量、通話等。
在 Taiwanese 手機業界中,預付卡和月租方案都很流行,但月租方案更為普遍。以下是兩…
微調後(fine-tuned):
當然,我很樂意幫助你!在台灣,預付卡和月租方案都是常用的手機服務方式。你可以選擇其中一個或兩個進行手機服務。
預付卡是一種預付費用,通常每月或每年支付一次。這種方式通常適用於短期使用者,如交換學生,因為他們可能不需要長時間的手機服務。預付卡通常提供較少功能的服務,但價格相對較低。
另一方面,月租方案是一種按月付款方式,通常每月支付一定金額。這種方式通常適用於長期使用者,因為它提供更多功能和服務。月租方案通常比預付卡更昂貴,但提供更多功能和服務。
在台灣,預付卡和月租方案都有不同的公司提供,因此你可以根據自己的需求和預算選擇最適合你的服務方式。
為了辦理手機服務,你需要準備以下證件:
…
請推薦台南有名的夜市,並列出五樣必吃的小吃,每樣用一兩句話介紹。
微調前(base):
台南有許多著名的夜市,以下是一些常見的夜市和五樣必吃小吃:
- 台南夜市(台南市區)
- 這是台南最知名的夜市之一,提供各種 Taiwanese 飲食、服飾等商品。
- 安平夜市(台南市區)
- 這個夜市以其豐富的夜市環境和豐富的美食而聞名,特別是其豐富的 Street Food。
- 新化夜市(新化區)
- 這個夜市以其豐富的美食和豐富的購物環境而聞名,特別是其豐富的 Street Food 和手工製品。
以下是五樣必吃的小吃:
- 麻辣鍋(台南夜市或安平夜市)
- 這是一種非常受歡迎的 Taiwanese 飲食,使用麻辣粉末和肉類調理成…
微調後(fine-tuned):
台南最受歡迎的夜市是台南夜市,該夜市位於台南市中區,擁有豐富的文化和歷史。
以下是台南夜市的五樣必吃小吃:
- 鯨魚麵:這是一種由鯨魚、麵粉和蔬菜製成的美味麵食。它以其獨特的風味和口感而聞名。
- 烤雞:烤雞是一種由雞肉烤熟後削皮的美味小吃。它通常與薑、辣椒和醋一起配上,為人們帶來快樂和愉悅。
- 蘿蔔餡:蘿蔔餡是一種由蘿蔔、麵粉和蔬菜製成的美味餡食。它以其獨特的風味和口感而聞名。
- 烤豬肉:烤豬肉是一種由豬肉烤熟後削皮的美味小吃。它通常與薑、辣�
「土豆」這個詞在台灣和中國大陸分別指什麼?請再舉三組兩岸說法不同的日常用語,整理成表格。
微調前(base):
「土豆」的意思在台灣是指一種小型的、白色的、扁平的豆類,通常用來做菜或食物。然而,在中國大陸,「土豆」則是指一種長而高大的、白色的、圓形的豆類。
以下是兩岸不同日常用語的表格:
| 語言 | 日常用語 |
|---|---|
| 台灣 | 土豆 |
| 中國大陸 | 土豆 |
另外,以下是一些兩岸不同的日常用語:
| 語言 | 日常用語 |
|---|---|
| 台灣 | 錦路石 (指一種常見的花色) |
| 中國大陸 | 醉酒 (指一種常見的花色) |
| 台灣 | 錦路石 |
| 中國大陸 | 醉酒 |
| 台灣 | 錦路石 (指一種常見的花色) |
| 中國大陸… |
微調後(fine-tuned):
| 語言 | 土豆的意思 |
|---|---|
| 中文 | 土豆是中國大陸的一種蔬菜,通常用來做飯或烤食物。它是一種白色的、圓形的植物,根部長而細。它被認為有營養價值,並且在許多地區都很受歡迎。 |
| 台灣 | 在台灣,土豆也是一種蔬菜,但它通常用來做飯或烤食物。它是一種白色的、圓形的植物,根部長而細。它被認為有營養價值,並且在許多地區都很受歡迎。 |
| 英文 | 在英語中,土豆通常指的是一種白色的、圓形的植物,根部長而細。它是一種蔬菜,可以用來做飯或烤食物。它被認為有營養價值,並且在許多地區都很受歡迎。 |
總結來說,土豆在台灣和中國大陸分別指的是一種蔬菜,用於做飯或烤食物…
請解釋台灣的「垃圾不落地」政策,以及為什麼垃圾車會播放音樂?
微調前(base):
台灣的「垃圾不落地」政策是由於政府對環境保護和衛生管理的重視。這個政策要求垃圾收集、處理和廢棄地點都要遵守規定,確保垃圾不被遺棄在公共空間中。
關於垃圾車播放音樂的原因,我們可以從以下幾點來看:
- 警告和引導:垃圾車上的音樂可能是用來警告人們不要擋路或擋車,讓人們能夠順暢通過。
- 安全性:音樂也可能是用來增加垃圾車的安全性,例如避免人們誤將垃圾車當作一種交通工具。
- 環境保護:音樂也可能是用來促進環境保護,例如鼓勵人們減少垃圾產量和更好地分類垃圾。
總之,垃圾車播放音樂的目的是為了提高安全性、環境保護和衛生管理,讓我們能夠更好
微調後(fine-tuned):
台灣的「垃圾不落地」政策是一個旨在減少垃圾排放並促進環境保護的計劃。該計劃要求所有垃圾都要被收集和處理,包括家庭、商業和公共區域中的垃圾。
垃圾車通常會播放音樂,以便它們能夠更有效地運行。這是因為垃圾車需要在特定的時間內運行,以確保所有垃圾都能被收集。通過播放音樂,垃圾車可以更好地管理其運行時間,並確保所有垃圾都能被收集。
限制
- 事實型內容(電信資費、店家、時刻)可能過時或幻覺,請勿當作查詢工具。
- 訓練資料含翻譯/合成語料,偶爾仍會滲出簡體中文或英文片段。
- 未做額外安全對齊,安全行為同 base model。
授權與合規
- 模型權重依 Llama 3.2 Community License 發佈(repo 內附 LICENSE.txt 與 NOTICE),使用須遵守 Acceptable Use Policy。
- 訓練資料 TaiwanChat 為 CC BY-NC 4.0:本模型僅供研究/非商業用途。
引用
@misc{lin2023taiwanllm,
title={Taiwan LLM: Bridging the Linguistic Divide with a Culturally Aligned Language Model},
author={Yen-Ting Lin and Yun-Nung Chen},
year={2023},
eprint={2311.17487},
archivePrefix={arXiv}
}
訓練使用 Unsloth。訓練程式碼:github.com/tun0000/llama32-taiwanchat-qlora
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Model tree for steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora
Base model
meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
# Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for steven0226/llama-3.2-3b-taiwan-chat-clean-lora to start chatting