松尾研大規模言語モデル講座2024のコンペ用の提出モデル作成の一環として作成・公開しています。

モデル
https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-3-13b

こちらのデータセットを使用してファインチューニングを行っています。
https://huggingface.co/datasets/llm-jp/magpie-sft-v1.0

  1. 以下はcolabでの推論サンプルコードです。

!pip install torch transformers accelerate bitsandbytes

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llm-jp/llm-jp-3-13b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llm-jp/llm-jp-3-13b", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
text = "自然言語処理とは何か"
tokenized_input = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    output = model.generate(
        tokenized_input,
        max_new_tokens=100,
        do_sample=True,
        top_p=0.95,
        temperature=0.7,
        repetition_penalty=1.05,
    )[0]
print(tokenizer.decode(output))

ライセンス 本モデルは学習に利用したデータの関係で以下のライセンスの影響を受けます。 https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-13b-v1.0
https://huggingface.co/datasets/llm-jp/magpie-sft-v1.0

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Inference API
Unable to determine this model’s pipeline type. Check the docs .

Dataset used to train cuticle999/llm-jp-13b-finetune-stf