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license: apache-2.0
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![image/jpeg](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/65f01b5235c5424c262c8be8/QGK7V1u4uq9Co_b-EM4Go.jpeg)
## 概要

ArrowPro-7B-KUJIRAはMistral系のNTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0をベースにAItuber、AIアシスタントの魂となるようにChat性能、および高いプロンプトインジェクション耐性を重視して作られました。

## ベンチマーク

ArrowPro-7B-KUJIRAはベンチマーク(ELYZA-TASK100)において約3.8(LLaMa3-70B準拠)をマークし、7Bにおいて日本語性能世界一を達成しました。

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/65f01b5235c5424c262c8be8/xwR2f_msM-mJUAbdmlu4v.png)

## How to use
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DataPilot/ArrowPro-7B-KUJIRA")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "DataPilot/ArrowPro-7B-KUJIRA",
  torch_dtype="auto",
)
model.eval()

if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")

def build_prompt(user_query):
    sys_msg = "あなたは日本語を話す優秀なアシスタントです。回答には必ず日本語で答えてください。"
    template = """[INST] <<SYS>>
{}
<</SYS>>

{}[/INST]"""
    return template.format(sys_msg,user_query)

# Infer with prompt without any additional input
user_inputs = {
    "user_query": "まどマギで一番かわいいキャラはだれ？",
}
prompt = build_prompt(**user_inputs)

input_ids = tokenizer.encode(
    prompt, 
    add_special_tokens=True, 
    return_tensors="pt"
)

tokens = model.generate(
    input_ids.to(device=model.device),
    max_new_tokens=500,
    temperature=1,
    top_p=0.95,
    do_sample=True,
)

out = tokenizer.decode(tokens[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True).strip()
print(out)
```

## 謝辞
助言を与えてくださったすべての皆様に感謝します。
また、元モデルの開発者の皆様にも感謝を申し上げます。

## ライセンス
以下の点以外はApache License 2.0準じる。
出典URL:https://licenses.opensource.jp/Apache-2.0/Apache-2.0.html

ア 当モデルおよび当モデルから派生したモデルを使い、

１ 法令等に違反するもの又はそのおそれがあるもの
２ 公序良俗に反するもの又はそのおそれがあるもの
３ 人権侵害、差別、名誉毀損のおそれがあるもの
４ 政治活動又は宗教活動に関するもの

を公衆送信をする行為を禁止する

イ  著作権法に抵触したユーザーの当モデルおよび当モデルから派生したモデルを使用することを禁止する

開発者免責事項

・開発者は当モデルおよび当モデルから派生したモデルを使用、または改造したことによるいかなる法的責任及び賠償はこれを一切、負わない。