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
- 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