README.md

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language:
- en
- ja
license: other
library_name: transformers
tags:
- facebook
- meta
- pytorch
- llama
- llama-3
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
datasets:
- cl-nagoya/auto-wiki-qa
- llm-jp/databricks-dolly-15k-ja
license_name: llama3
license_link: LICENSE
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# 日本語向け Llama 3 8B

![eyecatch](eyecatch.webp)

# はじめに
このリポジトリはLlama 3を日本語化しようとしたモデルのリポジトリです。**4/23に更新**したため、新しくダウンロードすることをオススメします。

# ライセンス
[Llama 3 ライセンス](LICENSE)なので商用利用可能です。ただし、Llama 3ライセンスをよく読んで使ってください。
 
# 使い方

手っ取り早くやるなら[デモ](https://huggingface.co/spaces/alfredplpl/Llama-3-8B-Instruct-Ja-Demo)を使ってください。次点は[Colab](https://colab.research.google.com/drive/1le0T54BOr72dFeeCFtKxcTDBdIrnr7f6?usp=sharing)がおすすめです。
ローカルでやる場合は次のとおりです。

まず、ライブラリを次のようにインストールします。

```bash
pip install -U transformers accelerate
```

その後、以下のコードを実行してください。

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

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("alfredplpl/Llama-3-8B-Instruct-Ja")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("alfredplpl/Llama-3-8B-Instruct-Ja", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)

# プロンプトの準備
messages = [
    {
        'role': "system",
        'content': "あなたは日本語で回答するAIアシスタントです。"
    },
    {
        'role': "user",
        'content': "猫と犬、どっちが好き？"
    }
]
prompt=tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)

# 推論の実行
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
    **input_ids,
    max_new_tokens=128,
    do_sample=True,
    top_p=0.95,
    temperature=0.2,
    repetition_penalty=1.1,
    eos_token_id=[
        tokenizer.eos_token_id,
        tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
    ],
)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```

次のような結果が得られるはずです。

```python
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

あなたは日本語で回答するAIアシスタントです。<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

猫と犬、どっちが好き？<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

猫と犬の両方を飼っているので、どちらも好きだ！<|eot_id|>
```

# 学習データ
- llm-jp/databricks-dolly-15k-ja
- cl-nagoya/auto-wiki-qa
- meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

# 学習方法
meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instructに対して、cl-nagoya/auto-wiki-qaにある約240万件の学習データでLoRAによるインストラクションチューニングを1epoch行い、LoRAをマージしました。
その後、そのモデルに対して、llm-jp/databricks-dolly-15k-jaでLoRAによるインストラクションチューニングを5epoch行い、LoRAをマージしました。
これらの学習はすべて教師あり学習で行いました。
# ハードウェア
- NVIDIA A6000x2

# ソフトウェア
- transformers
- trl

# 学習時間
- 60 GPU hours