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license: other
license_name: tongyi-qianwen-research
license_link: >-
  https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B/blob/main/LICENSE
language:
- ja
- en
pipeline_tag: text-generation
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## モデルについて
[Qwen/Qwen1.5-0.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B)を日英データ5Bトークンで継続事前学習した[Tokara-0.5B-v0.1](https://huggingface.co/Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1)にchat vectorで対話能力を加えたモデルになります。

0.5Bというモデルサイズにしてはコミュニケーションが行えるモデルになっています。

chat vectorに使ったモデルはマルチターンの学習を行ったモデルになっているので、複数ターンの会話も行えるはずです。

モデルサイズの問題なのか、repetition_penaltyを1.15～1.25くらいにしないと早めに繰り返しが始まります。

詳細は[こちら](https://zenn.dev/kendama/articles/55564e12da6e82)をご覧ください。

## レシピ
- [Tokara-0.5B-v0.1](https://huggingface.co/Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1)
- 0.24*([Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat) - [Qwen/Qwen1.5-0.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B))
- 0.56*([Kendamarron/Tokara-0.5B-Chat-dolly-jimba](https://huggingface.co/Kendamarron/Tokara-0.5B-Chat-dolly-jimba) - [Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1](https://huggingface.co/Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1))

## ベンチマーク
Japanese MT-benchの6カテゴリをシングルターンで評価
![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/63075d83cb09c0a9042a82c2/8Mg54DXeRBFcnF0Xgka68.png)
| Extraction | Humanities | Reasoning | Roleplay | STEM | Writing | 
| ---------- | ---------- | --------- | -------- | ---- | ------- | 
| 1.3        | 2.6        | 2.5       | 3.8      | 2.3  | 3.2     | 

## 名前について
日本の在来馬であるトカラ馬から

```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = "cuda"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    'Kendamarron/Tokara-0.5B-Chat-v0.1',
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map=device,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Kendamarron/Tokara-0.5B-Chat-v0.1')

messages = [
  {"role": "system", "content": "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。"},
  {"role": "user", "content": "野菜は体にいいですか？"}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
  messages,
  tokenize=False,
  add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(
  model_inputs.input_ids,
  max_new_tokens=256,
  do_sample=True,
  top_p=0.95,
  top_k=40,
  temperature=0.7,
  repetition_penalty=1.1,
  pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
  eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
  no_repeat_ngram_size=2
  )
generated_ids = [
  output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print(response)

# はい、野食が健康や美容に良いと言われています。身体を健康的なものにするには、バランス良く摂取することが重要です。
# 野球少年であれば、1日500g程度の野味（たんぱく質）を一日3回以上摌る方法があります。また、ビタミンB群やCも含んでおり、お子様向けには食物繊維（食物中含まれる植物性糖）や亜鉛、カリウムなどの栄養素も豊富です。
# 
# 一方、過剰な野草農業や化学肥料の使用によって生じる不自然な添加物・残留農薬（有害な生物的散布物）などは、人体にとって害になる可能性がありますので、科学的に根拠のある安全な方法で野生活をしてください。野遊びや野炊き以外にも、季節ごとに特徴ある食材が利用可能ですが、その内容や量は慎重に行われるようにしましょう。ぜひ、手軽に自宅でも楽しめる方法と知識をお伝えできるよう、心から応援いたします！
```