metadata
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
datasets:
- izumi-lab/wikipedia-ja-20230720
- oscar-corpus/OSCAR-2301
- aixsatoshi/cosmopedia-japanese-100k
- BEE-spoke-data/wikipedia-20230901.en-deduped
モデルについて
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モデルです。
ベンチマークのスコアは低下していますが、ベースモデルよりも安定して日本語を出力するようになっています。
詳細はこちらをご覧ください。
ベンチマーク
Stability-AI/lm-evaluation-harnessの3項目で評価
モデル | jsquad(1-shot) | jcommonsenseqa(1-shot) | jnli(1-shot) |
---|---|---|---|
Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1 | 26.4295 | 0.2663 | 0.5509 |
Qwen/Qwen1.5-0.5B | 31.3597 | 0.2556 | 0.5534 |
名前について
日本の在来馬であるトカラ馬から
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1')
pipe = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
prompt = "大規模言語モデルとは、"
print(pipe(prompt, max_length=128, repetition_penalty=1.1, temperature=0.7, top_p=0.95))