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QuantFactory/TinySlime-1.1B-Chat-v1.0-GGUF

This is quantized version of 2121-8/TinySlime-1.1B-Chat-v1.0 created using llama.cpp

Original Model Card

TinySlime-1.1B-Chat-v1.0

TinySlime は日本語に特化した小規模言語モデルです。

モデルの一覧


このモデルのフルチューニングは、Axolotl を使用して行われました。

Built with Axolotl

モデル概要

TinySlime-1.1B-Chat-v1.0 は、TinySlime-1.1B-Chat-v1.0 をベースに、Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 が作成した合成データを使用して微調整されたチャットモデルです。
このモデルは、スマートフォンや NVIDIA Jetson などの組み込み環境で動かすことを想定して作成されました。

ベンチマーク(JP Language Model Evaluation Harness)

model name JCommonsenseQA (3-shot) JNLI (3-shot) MARC-ja (0-shot) JSQuAD (2-shot) jaqket-v2 (1-shot) xlsum (1-shot) xwinograd (0-shot) mgsm (5-shot) AVERAGE
lkarasu-1.1B 24.84 34.78 50.48 51.33 18.95 9.21 62.15 2.80 31.82
TinySlime-Chat 66.49 64.36 92.68 84.60 42.14 7.79 60.69** 9.20 53.50
japanese-large-lm-3.6b-instruction-sft 38.87 34.68 50.52 58.57 56.54 6.25 64.23 1.60 38.91
open-calm-3b 31.64 36.56 50.99 51.47 50.99 4.63 63.30 2.00 35.97
bilingual-gpt-neox-4b-instruction-ppo 50.49 38.90 88.65 72.82 65.65 4.69 64.75 3.80 48.72
japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo 44.59 35.25 64.34 58.53 26.67 3.79 68.72 3.20 33.26

使用方法

インストール

このモデルを使用するには、Hugging Face のtransformersライブラリをインストールする必要があります

pip install -U transformers

モデルの読み込み

transformersライブラリを使用してモデルを読み込むことができます

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "2121-8/TinySlime-1.1B-Chat-v1.0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

テキスト生成

以下の例では、読み込んだモデルを使用してテキストを生成する方法を示します

text = "こんにちは"

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are an assistant called ChatBot. You are a friendly and very good chatbot.",
    },
    {"role": "user", "content": text},
  ]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

# テキストを生成
outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

謝辞

このモデルは、TinyLlama プロジェクトの成果に基づいて構築されました。NLP コミュニティへの貢献に感謝します。 また、このモデルの開発にあたり、Axolotl のサポートとツールを利用しました。 NLP コミュニティへの貢献に感謝します。

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Model size
1.1B params
Architecture
llama

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8-bit

Inference Examples
Unable to determine this model's library. Check the docs .