README.md

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base_model: llm-jp/llm-jp-3-13b
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- llama
- trl
license: apache-2.0
language:
- ja
datasets:
- elyza/ELYZA-tasks-100
---

# Uploaded  model

- **Developed by:** KKFurudate
- **License:** apache-2.0
- **Finetuned from model :** llm-jp/llm-jp-3-13b

このモデルは日本語タスクに特化し、指示に基づく応答を行うためにファインチューニングされたLLM用アダプタです。  
`llm-jp/llm-jp-3-13b`をベースモデルとして、ichikara-instructionデータとELYZA-tasks-100を用いて微調整を行っています。

This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)

# Instruction Tuning

以下の日本語データセットで微調整を行いました:

| Language | Dataset | Description |
|:---|:---|:---|
| Japanese | [ichikara-instruction-003-001-1.json](https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llm%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%A9%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF-%E5%85%AC%E9%96%8B/) | 手動構築の日本語指示データセット |
| Japanese | ichikara-instruction-003-003-1.fixed.json | ichikara-instruction-003-003-1.jsonの無効なエスケープシーケンスを手動修正したデータセット |
| Japanese | [elyza/ELYZA-tasks-100](https://huggingface.co/datasets/elyza/ELYZA-tasks-100) | 日本語多目的タスク用データセット |

## Usage

下記コマンドで環境整備(本コードはGoogle Colabでの動作を想定しています):

```python
!pip install -U unsloth
!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install -U torch
!pip install -U peft
```

```python
from unsloth import FastLanguageModel
from peft import PeftModel
import torch
import json
from tqdm import tqdm
import re
```

```python
HF_TOKEN = "YOUR-HF-TOKEN"
```

ベースのモデルと学習済みLoRAのアダプタ（Hugging FaceのIDを指定）。
```python
model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b"
adapter_id = "KKFurudate/llm-jp-3-13b-v6_lora"
```

```python
# unslothのFastLanguageModelで元のモデルをロード。
dtype = None
load_in_4bit = True

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name=model_id,
    dtype=dtype,
    load_in_4bit=load_in_4bit,
    trust_remote_code=True,
)
```

ベースのモデルに学習済みLoRAのアダプタを統合。
```python
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_id, token = HF_TOKEN)
```

```python
datasets = []
with open("./YOUR-DATA.jsonl", "r") as f:
    item = ""
    for line in f:
        line = line.strip()
        item += line
        if item.endswith("}"):
            datasets.append(json.loads(item))
            item = ""
```

モデルを用いてタスクの推論。
```python
FastLanguageModel.for_inference(model)

results = []
for dt in tqdm(datasets):
  input = dt["input"]

  prompt = f"""### 指示\n{input}\n### 回答\n"""

  inputs = tokenizer([prompt], return_tensors = "pt").to(model.device)

  outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens = 512, use_cache = True, do_sample=False, repetition_penalty=1.2)
  prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split('\n### 回答')[-1]

  results.append({"task_id": dt["task_id"], "input": input, "output": prediction})
```

結果をjsonlで保存。
```python
json_file_id = re.sub(".*/", "", adapter_id)
with open(f"{outdir}/{json_file_id}_output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
    for result in results:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
        f.write('\n')
```

## License

[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)


## Base Model

base_model:- llm-jp/llm-jp-3-13b

## Citations

@software{unsloth,
  author = {Daniel Han, Michael Han and Unsloth team},
  title = {Unsloth},
  url = {http://github.com/unslothai/unsloth},
  year = {2023}
}

@misc{ichikara-instruction,
      title={ichikara-instruction:LLMのための日本語インストラクションデータの構築. 言語処理学会第30回年次大会(2024)}
      url={https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llmのための日本語インストラクションデータ作成/llmのための日本語インストラクションデータ-公開/}
      author={関根聡, 安藤まや, 後藤美知子, 鈴木久美, 河原大輔, 井之上直也, 乾健太郎},
      year={2024},
}

@misc{elyzatasks100,
      title={ELYZA-tasks-100: 日本語instructionモデル評価データセット},
      url={https://huggingface.co/elyza/ELYZA-tasks-100},
      author={Akira Sasaki and Masato Hirakawa and Shintaro Horie and Tomoaki Nakamura},
      year={2023},
}