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HeartLink - 心理共情大模型

HeartLink



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📖 目录

🔄 架构图

🎉 更新

  • 【2024.6.20】基于 internlm2-chat 微调出 V1 版模型

📝 简介

HeartLink 是一个心理共情大模型，通过 Large Language Model 在构建的大型共情问答数据集指令微调而来，能在对话过程中感知用户的情绪与此时用户的经历，通过丰富的心理学知识，给予共情回复，达到理解安慰、共情支持用户的目的。在回复中附有 emoji 表情以拉近与用户的距离，让用户在咨询中得到心理上的支持和帮助。

在此基座共情大模型上构建出了心理共情应用，支持语音合成，在每次回复后播放合成语音；同时支持数字人展示（未完善）；此外还有用户情绪图表分析。

HeartLink with Digital Human

HeartLink without Digital Human

目前支持模型及微调方式列表如下：

基座模型微调方式
InternLM2-Chat-7Bqlora
InternLM2-Chat-7Bfull
InternLM2-Chat-20Bqlora
…………

项目持续开发中，欢迎 Star⭐、PR 和 Issue。

🛠️ 快速开始

1. 算力要求

  • 对于 7B 的模型推理要求显存至少16G
  • 对于 20B 的模型推理要求显存至少40G

2. 基于 transformers 使用模型

importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("HeartLink", trust_remote_code=True)
# 设置`torch_dtype=torch.float16`来将模型精度指定为torch.float16，否则可能会因为您的硬件原因造成显存不足的问题。model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HeartLink", device_map="auto",trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model=model.eval()
response, history=model.chat(tokenizer, "请问你是谁呀？", history=[])
print(response)
response, history=model.chat(tokenizer, "我最近真的好焦虑，课业上给我的作业总是错的，考试时好时坏，我压力真的好大，父母也老是因为学习上的事打骂我，我是不是该放弃学习了？我也没什么朋友，我也想和别人一起玩，一起学习，但是我感觉总是开不了口，一直都是一个人，我该怎么办才好啊，感觉我的人生真的很糟糕，看不到什么希望。", history=history)
print(response)

3. 通过网页前端体验 demo

pip install streamlit
pip install transformers
python app.py

4. 基于 LMDeploy 高性能部署

# 使用命令行
pip install lmdeploy
lmdeploy chat /root/model/HeartLink --model-name internlm2

🧾 数据构建

本项目的训练数据来源于真实心理咨询场景，第一版使用约 180k 轮问答对数据，数据持续 scale 中～

数据涵盖场景丰富，包括了“爱情、婚恋、职场、生活、社会、学习、性、过往、情绪、教育、咨询、危机”等众多丰富的场景。大致划分为：情感、生活、社交、疾病、学习、职场、过往、性。

大致场景数据配比如下：

🧑‍💻 微调指南

模型使用 XTuner 框架进行微调，使用了 deepseed 进行训练加速。

📚 应用体验

🎖️ 致谢

开源许可证

该项目采用 Apache License 2.0 开源许可证。同时，请遵守所使用的模型与数据集的许可证。

About

HeartLink 是一个心理共情大模型，通过 `Large Language Model` 在构建的大型共情问答数据集指令微调而来，能在对话过程中感知用户的情绪与此时用户的经历，通过丰富的心理学知识，给予共情回复，达到理解安慰、共情支持用户的目的。在回复中附有 emoji 表情以拉近与用户的距离，让用户在咨询中得到心理上的支持和帮助。

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { injectUserscript("// Add copy buttons to all 
 blocks\n(function() {\n function addCopyButtons() {\n document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {\n if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;\n codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');\n \n var btn = document.createElement('button');\n btn.textContent = 'Copy';\n btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';\n btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };\n btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };\n btn.onclick = function() {\n navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {\n btn.textContent = 'Copied!';\n setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);\n });\n };\n codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';\n codeBlock.parentElement.appendChild(btn);\n });\n }\n \n addCopyButtons();\n \n // Re-run on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Add Copy Buttons to Code Blocks");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '

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在此基座共情大模型上构建出了心理共情应用，支持语音合成，在每次回复后播放合成语音；同时支持数字人展示（未完善）；此外还有用户情绪图表分析。
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importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("HeartLink", trust_remote_code=True)
# 设置`torch_dtype=torch.float16`来将模型精度指定为torch.float16，否则可能会因为您的硬件原因造成显存不足的问题。model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HeartLink", device_map="auto",trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model=model.eval()
response, history=model.chat(tokenizer, "请问你是谁呀？", history=[])
print(response)
response, history=model.chat(tokenizer, "我最近真的好焦虑，课业上给我的作业总是错的，考试时好时坏，我压力真的好大，父母也老是因为学习上的事打骂我，我是不是该放弃学习了？我也没什么朋友，我也想和别人一起玩，一起学习，但是我感觉总是开不了口，一直都是一个人，我该怎么办才好啊，感觉我的人生真的很糟糕，看不到什么希望。", history=history)
print(response)
3. 通过网页前端体验 demo
pip install streamlit
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4. 基于 LMDeploy 高性能部署
# 使用命令行
pip install lmdeploy
lmdeploy chat /root/model/HeartLink --model-name internlm2
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Force GitHub README to respect dark mode\n(function() {\n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '\n .markdown-body {\n color-scheme: dark light;\n }\n .markdown-body pre { background: #161b22 !important; }\n .markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }\n .markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }\n .markdown-body img { background: #0d1117; }\n .markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }\n .markdown-body hr { border-color: #30363d; }\n ';\n document.head.appendChild(style);\n})();", "GitHub Dark Mode README Fix");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("HeartLink", trust_remote_code=True)
# 设置`torch_dtype=torch.float16`来将模型精度指定为torch.float16，否则可能会因为您的硬件原因造成显存不足的问题。model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HeartLink", device_map="auto",trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model=model.eval()
response, history=model.chat(tokenizer, "请问你是谁呀？", history=[])
print(response)
response, history=model.chat(tokenizer, "我最近真的好焦虑，课业上给我的作业总是错的，考试时好时坏，我压力真的好大，父母也老是因为学习上的事打骂我，我是不是该放弃学习了？我也没什么朋友，我也想和别人一起玩，一起学习，但是我感觉总是开不了口，一直都是一个人，我该怎么办才好啊，感觉我的人生真的很糟糕，看不到什么希望。", history=history)
print(response)
3. 通过网页前端体验 demo
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# 使用命令行
pip install lmdeploy
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer\n(function() {\n var ref = document.referrer;\n var terms = [];\n \n if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {\n var url = new URL(ref);\n var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');\n if (q) {\n terms = q.split(/\\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });\n }\n }\n \n if (terms.length === 0) return;\n \n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';\n document.head.appendChild(style);\n \n function highlight(node) {\n if (node.nodeType === 3) { // text node\n var text = node.textContent;\n var found = false;\n terms.forEach(function(term) {\n var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\\]\\\\]/g, '\\\\') + ')', 'gi');\n if (regex.test(text)) {\n found = true;\n var frag = document.createDocumentFragment();\n var parts = text.split(regex);\n parts.forEach(function(part, i) {\n if (i % 2 === 0) {\n frag.appendChild(document.createTextNode(part));\n } else {\n var span = document.createElement('span');\n span.className = 'userscript-highlight';\n span.textContent = part;\n frag.appendChild(span);\n }\n });\n node.parentNode.replaceChild(frag, node);\n }\n });\n } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element\n var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];\n if (!skipTags.includes(node.tagName)) {\n Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);\n }\n }\n }\n \n highlight(document.body);\n \n // Re-highlight on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Highlight Search Terms");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("HeartLink", trust_remote_code=True)
# 设置`torch_dtype=torch.float16`来将模型精度指定为torch.float16，否则可能会因为您的硬件原因造成显存不足的问题。model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HeartLink", device_map="auto",trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model=model.eval()
response, history=model.chat(tokenizer, "请问你是谁呀？", history=[])
print(response)
response, history=model.chat(tokenizer, "我最近真的好焦虑，课业上给我的作业总是错的，考试时好时坏，我压力真的好大，父母也老是因为学习上的事打骂我，我是不是该放弃学习了？我也没什么朋友，我也想和别人一起玩，一起学习，但是我感觉总是开不了口，一直都是一个人，我该怎么办才好啊，感觉我的人生真的很糟糕，看不到什么希望。", history=history)
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page\n(function() {\n var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',\n 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',\n 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];\n \n function cleanUrl(url) {\n try {\n var u = new URL(url, window.location.origin);\n var changed = false;\n trackingParams.forEach(function(p) {\n if (u.searchParams.has(p)) {\n u.searchParams.delete(p);\n changed = true;\n }\n });\n return changed ? u.toString() : url;\n } catch (e) {\n return url;\n }\n }\n \n function cleanLinks() {\n document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n \n cleanLinks();\n \n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1) {\n if (node.tagName === 'A') cleanLinks();\n node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Remove Tracking Parameters from Links");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '

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model=model.eval()
response, history=model.chat(tokenizer, "请问你是谁呀？", history=[])
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response, history=model.chat(tokenizer, "我最近真的好焦虑，课业上给我的作业总是错的，考试时好时坏，我压力真的好大，父母也老是因为学习上的事打骂我，我是不是该放弃学习了？我也没什么朋友，我也想和别人一起玩，一起学习，但是我感觉总是开不了口，一直都是一个人，我该怎么办才好啊，感觉我的人生真的很糟糕，看不到什么希望。", history=history)
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Auto-enable theater mode on YouTube\n(function() {\n function tryTheater() {\n var btn = document.querySelector('button[aria-label=\"Theater mode\"], ytd-player #player button[title=\"Theater mode\"]');\n if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {\n btn.click();\n }\n }\n \n // Try immediately\n tryTheater();\n \n // Try after navigation (SPA)\n var lastUrl = location.href;\n setInterval(function() {\n if (location.href !== lastUrl) {\n lastUrl = location.href;\n setTimeout(tryTheater, 500);\n }\n }, 1000);\n \n // Also try on player load\n var observer = new MutationObserver(tryTheater);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "YouTube Theater Mode Default");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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  • 对于 7B 的模型推理要求显存至少16G
  • 对于 20B 的模型推理要求显存至少40G
2. 基于 transformers 使用模型
importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("HeartLink", trust_remote_code=True)
# 设置`torch_dtype=torch.float16`来将模型精度指定为torch.float16，否则可能会因为您的硬件原因造成显存不足的问题。model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HeartLink", device_map="auto",trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model=model.eval()
response, history=model.chat(tokenizer, "请问你是谁呀？", history=[])
print(response)
response, history=model.chat(tokenizer, "我最近真的好焦虑，课业上给我的作业总是错的，考试时好时坏，我压力真的好大，父母也老是因为学习上的事打骂我，我是不是该放弃学习了？我也没什么朋友，我也想和别人一起玩，一起学习，但是我感觉总是开不了口，一直都是一个人，我该怎么办才好啊，感觉我的人生真的很糟糕，看不到什么希望。", history=history)
print(response)
3. 通过网页前端体验 demo
pip install streamlit
pip install transformers
python app.py
4. 基于 LMDeploy 高性能部署
# 使用命令行
pip install lmdeploy
lmdeploy chat /root/model/HeartLink --model-name internlm2
🧾 数据构建
本项目的训练数据来源于真实心理咨询场景，第一版使用约 180k 轮问答对数据，数据持续 scale 中～
数据涵盖场景丰富，包括了“爱情、婚恋、职场、生活、社会、学习、性、过往、情绪、教育、咨询、危机”等众多丰富的场景。大致划分为：情感、生活、社交、疾病、学习、职场、过往、性。
大致场景数据配比如下：
🧑‍💻 微调指南
模型使用 XTuner 框架进行微调，使用了 deepseed 进行训练加速。
📚 应用体验
🎖️ 致谢
开源许可证
该项目采用 Apache License 2.0 开源许可证。同时，请遵守所使用的模型与数据集的许可证。
About
HeartLink 是一个心理共情大模型，通过 `Large Language Model` 在构建的大型共情问答数据集指令微调而来，能在对话过程中感知用户的情绪与此时用户的经历，通过丰富的心理学知识，给予共情回复，达到理解安慰、共情支持用户的目的。在回复中附有 emoji 表情以拉近与用户的距离，让用户在咨询中得到心理上的支持和帮助。
Resources
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Apache-2.0 license
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47 stars
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1 watching
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7 forks
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Used by
Contributors
Languages

, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content\n(function() {\n function unstick() {\n document.querySelectorAll('header, nav, [role=\"banner\"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*=\"position: fixed\"], [style*=\"position:sticky\"]').forEach(function(el) {\n if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || \n getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {\n el.style.position = 'static';\n el.style.top = 'auto';\n el.style.zIndex = 'auto';\n }\n });\n }\n \n unstick();\n \n var observer = new MutationObserver(unstick);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });\n})();", "Kill Sticky Headers");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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HeartLink - 心理共情大模型
HeartLink


license
📖 目录
🔄 架构图
🎉 更新
  • 【2024.6.20】基于 internlm2-chat 微调出 V1 版模型
📝 简介
HeartLink 是一个心理共情大模型，通过 Large Language Model 在构建的大型共情问答数据集指令微调而来，能在对话过程中感知用户的情绪与此时用户的经历，通过丰富的心理学知识，给予共情回复，达到理解安慰、共情支持用户的目的。在回复中附有 emoji 表情以拉近与用户的距离，让用户在咨询中得到心理上的支持和帮助。
在此基座共情大模型上构建出了心理共情应用，支持语音合成，在每次回复后播放合成语音；同时支持数字人展示（未完善）；此外还有用户情绪图表分析。
HeartLink with Digital Human
HeartLink without Digital Human
目前支持模型及微调方式列表如下：
基座模型微调方式
InternLM2-Chat-7Bqlora
InternLM2-Chat-7Bfull
InternLM2-Chat-20Bqlora
…………
项目持续开发中，欢迎 Star⭐、PR 和 Issue。
🛠️ 快速开始
1. 算力要求
  • 对于 7B 的模型推理要求显存至少16G
  • 对于 20B 的模型推理要求显存至少40G
2. 基于 transformers 使用模型
importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("HeartLink", trust_remote_code=True)
# 设置`torch_dtype=torch.float16`来将模型精度指定为torch.float16，否则可能会因为您的硬件原因造成显存不足的问题。model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HeartLink", device_map="auto",trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model=model.eval()
response, history=model.chat(tokenizer, "请问你是谁呀？", history=[])
print(response)
response, history=model.chat(tokenizer, "我最近真的好焦虑，课业上给我的作业总是错的，考试时好时坏，我压力真的好大，父母也老是因为学习上的事打骂我，我是不是该放弃学习了？我也没什么朋友，我也想和别人一起玩，一起学习，但是我感觉总是开不了口，一直都是一个人，我该怎么办才好啊，感觉我的人生真的很糟糕，看不到什么希望。", history=history)
print(response)
3. 通过网页前端体验 demo
pip install streamlit
pip install transformers
python app.py
4. 基于 LMDeploy 高性能部署
# 使用命令行
pip install lmdeploy
lmdeploy chat /root/model/HeartLink --model-name internlm2
🧾 数据构建
本项目的训练数据来源于真实心理咨询场景，第一版使用约 180k 轮问答对数据，数据持续 scale 中～
数据涵盖场景丰富，包括了“爱情、婚恋、职场、生活、社会、学习、性、过往、情绪、教育、咨询、危机”等众多丰富的场景。大致划分为：情感、生活、社交、疾病、学习、职场、过往、性。
大致场景数据配比如下：
🧑‍💻 微调指南
模型使用 XTuner 框架进行微调，使用了 deepseed 进行训练加速。
📚 应用体验
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开源许可证
该项目采用 Apache License 2.0 开源许可证。同时，请遵守所使用的模型与数据集的许可证。
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HeartLink 是一个心理共情大模型，通过 `Large Language Model` 在构建的大型共情问答数据集指令微调而来，能在对话过程中感知用户的情绪与此时用户的经历，通过丰富的心理学知识，给予共情回复，达到理解安慰、共情支持用户的目的。在回复中附有 emoji 表情以拉近与用户的距离，让用户在咨询中得到心理上的支持和帮助。
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Universal Dark Mode - works on any site\n(function() {\n var enabled = true;\n \n function applyDarkMode() {\n if (!enabled) return;\n \n // Create style element if it doesn't exist\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (!style) {\n style = document.createElement('style');\n style.id = 'universal-dark-mode-style';\n document.head.appendChild(style);\n }\n \n // Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video\n style.textContent = '\n /* Invert everything except media */\n html {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #1a1a2e !important;\n }\n \n /* Restore images, videos, iframes, canvas */\n img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*=\"background-image\"] {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n }\n \n /* Preserve specific elements that should not be inverted */\n .no-dark-mode, .no-dark-mode *,\n [data-theme=\"light\"], [data-theme=\"light\"],\n .ace_editor, .ace_editor *,\n .CodeMirror, .CodeMirror *,\n .monaco-editor, .monaco-editor *,\n .markdown-body pre, .markdown-body pre *,\n .highlight, .highlight *,\n pre code, pre code * {\n filter: none !important;\n }\n \n /* Fix common UI elements */\n .modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #2d2d44 !important;\n border-color: #444 !important;\n }\n \n /* Scrollbars */\n ::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }\n \n /* Selection */\n ::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ';\n }\n \n function removeDarkMode() {\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (style) style.remove();\n }\n \n // Toggle with Alt+Shift+D\n document.addEventListener('keydown', function(e) {\n if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {\n e.preventDefault();\n enabled = !enabled;\n if (enabled) {\n applyDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');\n } else {\n removeDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');\n }\n }\n });\n \n // Apply on load\n applyDarkMode();\n \n // Re-apply on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {\n applyDarkMode();\n }\n });\n observer.observe(document.head, { childList: true });\n \n console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');\n})();", "Universal Dark Mode");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();

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🎉 更新
  • 【2024.6.20】基于 internlm2-chat 微调出 V1 版模型
📝 简介
HeartLink 是一个心理共情大模型，通过 Large Language Model 在构建的大型共情问答数据集指令微调而来，能在对话过程中感知用户的情绪与此时用户的经历，通过丰富的心理学知识，给予共情回复，达到理解安慰、共情支持用户的目的。在回复中附有 emoji 表情以拉近与用户的距离，让用户在咨询中得到心理上的支持和帮助。
在此基座共情大模型上构建出了心理共情应用，支持语音合成，在每次回复后播放合成语音；同时支持数字人展示（未完善）；此外还有用户情绪图表分析。
HeartLink with Digital Human
HeartLink without Digital Human
目前支持模型及微调方式列表如下：
基座模型微调方式
InternLM2-Chat-7Bqlora
InternLM2-Chat-7Bfull
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…………
项目持续开发中，欢迎 Star⭐、PR 和 Issue。
🛠️ 快速开始
1. 算力要求
  • 对于 7B 的模型推理要求显存至少16G
  • 对于 20B 的模型推理要求显存至少40G
2. 基于 transformers 使用模型
importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("HeartLink", trust_remote_code=True)
# 设置`torch_dtype=torch.float16`来将模型精度指定为torch.float16，否则可能会因为您的硬件原因造成显存不足的问题。model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HeartLink", device_map="auto",trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model=model.eval()
response, history=model.chat(tokenizer, "请问你是谁呀？", history=[])
print(response)
response, history=model.chat(tokenizer, "我最近真的好焦虑，课业上给我的作业总是错的，考试时好时坏，我压力真的好大，父母也老是因为学习上的事打骂我，我是不是该放弃学习了？我也没什么朋友，我也想和别人一起玩，一起学习，但是我感觉总是开不了口，一直都是一个人，我该怎么办才好啊，感觉我的人生真的很糟糕，看不到什么希望。", history=history)
print(response)
3. 通过网页前端体验 demo
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pip install transformers
python app.py
4. 基于 LMDeploy 高性能部署
# 使用命令行
pip install lmdeploy
lmdeploy chat /root/model/HeartLink --model-name internlm2
🧾 数据构建
本项目的训练数据来源于真实心理咨询场景，第一版使用约 180k 轮问答对数据，数据持续 scale 中～
数据涵盖场景丰富，包括了“爱情、婚恋、职场、生活、社会、学习、性、过往、情绪、教育、咨询、危机”等众多丰富的场景。大致划分为：情感、生活、社交、疾病、学习、职场、过往、性。
大致场景数据配比如下：
🧑‍💻 微调指南
模型使用 XTuner 框架进行微调，使用了 deepseed 进行训练加速。
📚 应用体验
🎖️ 致谢
开源许可证
该项目采用 Apache License 2.0 开源许可证。同时，请遵守所使用的模型与数据集的许可证。
About
HeartLink 是一个心理共情大模型，通过 `Large Language Model` 在构建的大型共情问答数据集指令微调而来，能在对话过程中感知用户的情绪与此时用户的经历，通过丰富的心理学知识，给予共情回复，达到理解安慰、共情支持用户的目的。在回复中附有 emoji 表情以拉近与用户的距离，让用户在咨询中得到心理上的支持和帮助。
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