README.md

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library_name: transformers
datasets:
- llm-jp/magpie-sft-v1.0
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[松尾研大規模言語モデル講座2024](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/large-language-model/)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<br>
https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-3-13b<br>

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。<br>
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<br>
https://huggingface.co/datasets/llm-jp/magpie-sft-v1.0<br>