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BitNet

Transformers

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Ce modèle a été publié dans HF papers le 2025-04-16 et contribué à Hugging Face Transformers le 2025-04-28.

BitNet

Aperçu

Entraîné sur un corpus de 4 000 milliards de jetons, ce modèle démontre que les LLM natifs 1-bit peuvent atteindre des performances comparables à celles des modèles open-weight de pleine précision de taille similaire, tout en offrant des avantages substantiels en termes d'efficacité computationnelle (mémoire, énergie, latence).

➡️ Rapport technique : Rapport technique de BitNet b1.58 2B4T

➡️ Code d'inférence officiel : microsoft/BitNet (bitnet.cpp)

Variantes de modèles

Plusieurs versions des poids du modèle sont disponibles sur Hugging Face :

microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T : Contient les poids 1,58 bits compressés, optimisés pour une inférence efficace. Utilisez-le pour le déploiement.
microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T-bf16 : Contient les poids maîtres au format BF16. Utilisez-le uniquement à des fins d’entraînement ou de fine-tuning.
microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T-gguf : Contient les poids du modèle au format GGUF, compatible avec la bibliothèque bitnet.cpp pour l'inférence sur CPU.

Détails du modèle

Architecture: Basé sur Transformer, modifié avec des BitLinear couches (framework BitNet).
- Utilise des embeddings de position rotatifs (RoPE).
- Utilise l'activation squared ReLU (ReLU²) dans les couches FFN.
- Utilise la normalisation subln.
- Aucun terme de biais dans les couches linéaires ou de normalisation.
Quantization: Poids natifs en 1,58 bits et activations en 8 bits (W1.58A8).
- Les poids sont quantifiés en valeurs ternaires {-1, 0, +1} à l'aide de la quantification absmean lors de la passe avant.
- Les activations sont quantifiées en entiers 8 bits en utilisant la quantification absmax (par jeton).
- Point crucial : le modèle a été entraîné de zéro avec ce schéma de quantification, et non quantifié après l'entraînement.
Paramètres : ~2 milliards
Jetons d'entraînement : 4 billions
Context Length: Longueur maximale de la séquence de 4096 jetons. Recommandation : pour des performances optimales sur des tâches nécessitant des contextes très longs (au-delà de la longueur de pré-entraînement ou pour des tâches de raisonnement long spécialisées), nous recommandons de réaliser une adaptation/formation intermédiaire sur des séquences longues avant l'étape finale de fine-tuning..
- Recommandation : Pour des performances optimales sur des tâches nécessitant des contextes très longs (au-delà de la longueur de pré-entraînement ou pour des tâches de raisonnement long spécialisées), nous recommandons d'effectuer une adaptation/formation intermédiaire sur des séquences longues avant l'étape finale de fine-tuning.
Training Stages:
1. Pré-entraînement : entraînement à grande échelle sur des données publiques de texte/code et des données mathématiques synthétiques, en utilisant un calendrier de taux d'apprentissage et de décroissance de poids en deux étapes.
2. Ajustement supervisé (SFT) : Ajusté sur des jeux de données de suivi d'instructions et de conversation en utilisant l'agrégation de la perte par somme et un réglage spécifique des hyperparamètres.
3. Optimisation directe des préférences (DPO) : Alignement avec les préférences humaines à l'aide de paires de préférences.
Tokeniseur : Tokeniseur LLaMA 3 (taille du vocabulaire : 128 256).

Conseils d'utilisation

NOTE TRÈS IMPORTANTE CONCERNANT L’EFFICACITÉ

Veuillez ne pas vous attendre à des gains d'efficacité en termes de performance (vitesse, latence ou consommation d'énergie) lors de l'utilisation de ce modèle avec la bibliothèque standard transformers.

Les chemins d’exécution actuels au sein de transformers ne contiennent pas les noyaux de calcul spécialisés et hautement optimisés nécessaires pour tirer parti des avantages de l’architecture BitNet. L’exécution du modèle via transformers entraînera probablement des vitesses d’inférence et une consommation d’énergie comparables, voire potentiellement supérieures, à celles des modèles de pleine précision standard au sein de ce framework, sur CPU comme sur GPU.

Bien que vous puissiez observer une réduction de l'utilisation de la mémoire due aux poids quantifiés, les principaux avantages en termes d'efficacité de calcul ne sont pas accessibles via ce chemin d'utilisation standard de transformers.

Pour obtenir les gains d'efficacité démontrés dans l'article technique, vous DEVEZ utiliser l'implémentation C++ dédiée : bitnet.cpp.

Prérequis

pip install transformers

Exemple

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model_id = "microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T"

# Load tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
 device_map="auto")

# Apply the chat template
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant."},
    {"role": "user", "content": "How are you?"},
]
chat_input = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

# Generate response
chat_outputs = model.generate(chat_input, max_new_tokens=50)
response = tokenizer.decode(chat_outputs[0][chat_input.shape[-1]:], skip_special_tokens=True) # Decode only the response part
print("\nAssistant Response:", response)

BitNetConfig

classe transformers.BitNetConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 128256hidden_size: int = 2560intermediate_size: int = 6912num_hidden_layers: int = 30num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int | None = 5hidden_act: str = 'relu2'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 128000eos_token_id: int | list[int] | None = 128001tie_word_embeddings: bool = Falseattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int | None = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None )

Paramètres

vocab_size (int, facultatif, par défaut 128256) — Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par input_ids.
hidden_size (int, facultatif, par défaut 2560) — Dimension des représentations cachées.
intermediate_size (int, facultatif, par défaut 6912) — Dimension des représentations du MLP.
num_hidden_layers (int, facultatif, par défaut 30) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.
num_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 20) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
num_key_value_heads (int, facultatif, valeur par défaut 5) — Ceci est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter l'attention Grouped Query. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, le modèle utilisera l'attention Multi Head (MHA), si num_key_value_heads=1 le modèle utilisera l'attention Multi Query (MQA), sinon l'attention GQA est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes en checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite en effectuant un meanpooling de toutes les têtes d'origine au sein de ce groupe. Pour plus de détails, consultez ce papier. S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut sera num_attention_heads.
hidden_act (str, facultatif, par défaut relu2) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
max_position_embeddings (int, facultatif, par défaut 2048) — La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.
initializer_range (float, facultatif, par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
rms_norm_eps (float, facultatif, valeur par défaut 1e-05) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms.
use_cache (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). N’est pertinent que si config.is_decoder=True ou si le modèle est un modèle génératif uniquement décodeur.
pad_token_id (int, facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.
bos_token_id (int, facultatif, par défaut 128000) — Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.
eos_token_id (Union[int, list[int]], facultatif, par défaut 128001) — Identifiant du jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.
tie_word_embeddings (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance tied_weights_keys du modèle.
attention_bias (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection des requêtes, des clés, des valeurs et de la sortie lors de l'auto-attention.
attention_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], facultatif) — Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour rope_theta et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l’échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des max_position_embeddings plus longs.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un BitNetModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Bitnet en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

>>> from transformers import BitNetModel, BitNetConfig

>>> # Initializing a BitNet style configuration
>>> configuration = BitNetConfig()

>>> # Initializing a model from the BitNet style configuration
>>> model = BitNetModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

BitNetModel

classe transformers.BitNetModel

< source >

( config: BitNetConfig )

Paramètres

config (BitNetConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Bitnet brut, qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.
Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?
attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
Qu'est-ce que les masques d'attention ?
position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].
Qu'est-ce que les identifiants de position ?
past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.
Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).

Retourne

BaseModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (BitNetConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle BitNetModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

Si past_key_values est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme (batch_size, 1, hidden_size) est renvoyée.
past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si config.is_encoder_decoder=True, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

BitNetForCausalLM

classe transformers.BitNetForCausalLM

< source >

( config: BitNetConfig )

Paramètres

config (BitNetConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Bitnet pour la modélisation de langage causale.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.
Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?
attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
Qu'est-ce que les masques d'attention ?
position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].
Qu'est-ce que les identifiants de position ?
past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.
Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
labels (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être dans [0, transformers., config.vocab_size] ou -100 (voir la docstring de input_ids). Les jetons dont l’indice est défini sur -100 sont ignorés (masqués) ; la perte n’est calculée que pour les jetons dont l’étiquette est dans [0, transformers., config.vocab_size].
use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], facultatif, valeur par défaut 0) — Si c'est un int, calcule les logits pour les logits_to_keep derniers jetons. Si 0, calcule les logits pour tous les input_ids (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un torch.Tensor, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. Cela est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).

Retourne

CausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un CausalLMOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (BitNetConfig) et des entrées.

La méthode forward de BitNetForCausalLM redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

loss (torch.Tensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni) — Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant).
logits (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).
past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

>>> from transformers import AutoTokenizer, BitNetForCausalLM

>>> model = BitNetForCausalLM.from_pretrained("microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T")

>>> prompt = f'<|begin_of_text|>User: Hey, are you conscious? Can you talk to me?<|eot_id|>Assistant: '
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=100)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"User: Hey, are you conscious? Can you talk to me?Assistant: No, I'm not conscious. I'm an artificial intelligence designed to assist with information and tasks. How can I help you today?"

Update on GitHub

←BioGpt Blenderbot→