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@@ -6,17 +6,65 @@ tags:
 - unsloth
 - llama
 - trl
-license: apache-2.0
+license:
+- apache-2.0
+- cc-by-sa-4.0
 language:
 - en
 ---
-
 # Uploaded  model
 
 - **Developed by:** RAYU555
-- **License:** apache-2.0
+- **License:** apache-2.0 cc-by-sa-4.0
 - **Finetuned from model :** llm-jp/llm-jp-3-13b
 
+# 出力方法
+
+下記のコードを上から実行してください。
+
+(使用ライブラリなどは適宜自身のpcにあったバージョンの物などをインストールしてから実行してください)
+
+```
+"""
+本リポジトリのモデルを読み込んでから実行してください
+"""
+
+import json
+datasets = []
+with open("./elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
+    item = ""
+    for line in f:
+      line = line.strip()
+      item += line
+      if item.endswith("}"):
+        datasets.append(json.loads(item))
+        item = ""
+
+# 学習したモデルを用いてタスクを実行
+from tqdm import tqdm
+
+results = []
+for dt in tqdm(datasets):
+  input = dt["input"]
+
+  prompt = f"""### 指示\n{input}\n### 回答\n"""
+
+  inputs = tokenizer([prompt], return_tensors = "pt").to(model.device)
+
+  outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens = 512, use_cache = True, do_sample=False, repetition_penalty=1.2)
+  prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split('\n### 回答')[-1]
+
+  results.append({"task_id": dt["task_id"], "input": input, "output": prediction})
+
+```
+
 This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
 
 [<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
+
+
+Used [ELYZA-tasks-100](https://huggingface.co/datasets/elyza/ELYZA-tasks-100) for fineturning.
+
+
+ELYZA-tasks-100: 日本語instructionモデル評価データセット © 2023 Akira Sasaki and Masato Hirakawa and Shintaro Horie and Tomoaki Nakamura ([CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
+)