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license: llama2
language:
- ja
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# Deepreneur-blue-lizard

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
![](deepreneur_Lizard_thumbnail.png)

## Model Description

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
Deepreneur-blue-lizardは、MetaのLlama-2-7bに対して、Wikipediaや書籍等の日本語の学習データを用いて追加事前学習と独自データによるファインチューニングを実施したモデルです。  
70億パラメータと非常に軽量なモデルであるにも関わらず、JGLUE（日本語タスクにおける評価ベンチマーク）を用いた評価では、ChatGPT-3.5を超えるスコアが算出されており、公開されている日本語モデルの中では最高性能になります。

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

B_INST, E_INST = "[INST]", "[/INST]"
B_SYS, E_SYS = "<<SYS>>\n", "\n<</SYS>>\n\n"
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。"
text = "deepreneurについて教えて"

model_name = "Deepreneur/blue-lizard"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)

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

prompt = "{bos_token}{b_inst} {system}{prompt} {e_inst}".format(
  bos_token=tokenizer.bos_token,
  b_inst=B_INST,
  system=f"{B_SYS}{DEFAULT_SYSTEM_PROMPT}{E_SYS}",
  prompt=text,
  e_inst=E_INST,
)


with torch.no_grad():
    token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")

    output_ids = model.generate(
        token_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=256,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )
output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1) :], skip_special_tokens=True)
print(output)

```