metadata
license: apache-2.0
datasets:
- hotchpotch/jaqket_v1_qa_wikija_context
- shunk031/JGLUE
language:
- ja
https://huggingface.co/rinna/youri-7b-instruction を JAQKET (dev / unuse) + JSQuAD(train) のデータセットを用いて、コンテキスト付き Q&A にSTFでトレーニングし回答できるように学習させたものを、AutoGPTQで量子化したモデルです。
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 = """
Suara 大阪府立豊中高等学校を経て大阪外国語大学でインドネシア語を専攻中にバンド・ユニットを組んで音楽活動を始めた。普段はお笑い番組が大好きなこともあってよく喋るほうだが、東京の仕事で標準語の喋りをする時は、
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""".strip()
prompt = prompt_template.format(question=question, context=context)
print(generate(prompt))
# => 坂本真綾