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Yamase-12B

Description

Yamase-12Bは、Mistral-Nemo-Instructに対して日本語能力の向上を目的として約11万件のデータでFine-tuningを行ったモデルです。

Usage

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

text = "旅行に行くと高層ビルがたくさん建っていました。これからどのようなことが推測できますか?"
model_name = "sudy-super/Yamase-12B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16,)
if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")
model.eval()
messages = [
    {"role": "user", "content": text},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
with torch.no_grad():
    token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
    output_ids = model.generate(
        token_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=1024,
        do_sample=True,
        temperature=0.3,
        top_p=0.95,
        top_k=50,
        repetition_penalty=1.1,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )
output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1) :], skip_special_tokens=False)
print(output)
"""
高層ビルがたくさん建っている場所は、都市化が進んでいる可能性が高いです。都市化が進むと、人口が増加し、土地が限られてくるため、建物を高くする必要性が生じます。また、高層ビルがたくさん建っている場所は、経済が発展している可能性があります。高層ビルの建設には莫大な資金がかかりますから、経済が発展している地域であれば、その資金を調達しやすいでしょう。
"""

Chat Template

<s>[INST]明日の東京の天気は何ですか?[/INST]晴れです。</s>[INST]大阪はどうですか?[/INST]雨です。</s>

Transformers

NOTE: transformersの新しいバージョンがリリースされるまではgithubからインストールする必要があります。

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

Hyperparameter

num_train_epochs: 5
per_device_train_batch_size: 2
per_device_eval_batch_size: 2
gradient_accumulation_steps: 128
learning_rate: 2e-5
lr_scheduler_kwargs: {"min_lr": 2e-6}
lr_scheduler_type: "cosine_with_min_lr"
warmup_ratio: 0.1
dataloader_pin_memory: True
gradient_checkpointing: True
bf16: True
optim: "adamw_torch_fused"
weight_decay: 0.0
max_grad_norm: 1.0
adam_beta2: 0.99
label_smoothing_factor: 0.0
seed: 42

Author

Rakuto Suda

Downloads last month
10
Safetensors
Model size
12.2B params
Tensor type
BF16
·
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for sudy-super/Yamase-12B

Quantizations
2 models

Datasets used to train sudy-super/Yamase-12B