hotchpotch/youri-7b-stf-qa-context-jaqket-jsquad-gptq

🤔 これは何？

• 🧠 学習元LLMモデル
  • 🔗 https://huggingface.co/rinna/youri-7b-instruction
• 📚 利用データセット
  • 📖 JAQKET (dev / unuse) + JSQuAD(train・サンプリングで一部を利用)
• 🛠️ 学習手法
  • 📈 SFT(Supervised fine-tuning)
• 🧮 量子化手法
  • 🤖 AutoGPTQ
• 💡 このモデルのできること
  • 💬 コンテキスト付きのQ&Aに対して、回答を生成

🚀 実行例

import torch
from transformers import AutoTokenizer
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM  # type: ignore

MODEL_NAME = "hotchpotch/youri-7b-stf-qa-context-jaqket-jsquad-gptq"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(
    MODEL_NAME,
    device=device,
    use_safetensors=True,
    inject_fused_mlp=True,
    inject_fused_attention=True,
    use_flash_attention_2=True,
)


def generate(prompt: str) -> str:
    token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")

    with torch.no_grad():
        output_ids = model.generate(
            input_ids=token_ids.to(model.device),  # type: ignore
            max_new_tokens=24,
            do_sample=False,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
            bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        )
    output = tokenizer.decode(output_ids[0])
    output = output.replace(prompt, "")
    output = output.split(tokenizer.eos_token)[0]
    return output.strip()


prompt_template = """
以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。

### 指示:
{question}

### 入力:
{context}

### 応答:
"""
question = "楽曲『約束はいらない』でデビューした、声優は誰?"
context = """
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""".strip()

prompt = prompt_template.format(question=question, context=context)
print(generate(prompt))
# => 坂本真綾