AKU-d_ms-0.5B-chat-v0.1
Overview
スクラッチで学習したMistralアーキテクチャの0.5BモデルをさらにSFTとDPOで会話タスクにファインチューニングしたモデルです。
開発の経緯や開発時のメモ書きは下記のURLを参照ください。 Zenn_記事
Usage
license: apache-2.0 language: - ja
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_name = "YukiTomita-CC/AKU-d_ms-0.5B-chat-v0.1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float32, device_map="auto").to("cuda")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False)
messages = [
{"role": "user", "content": "好きな食べ物は何ですか?"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
return_tensors="pt",
).to(model.device)
outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=128, do_sample=True, top_p=0.9, top_k=50, num_return_sequences=5)
for output in outputs:
print(tokenizer.decode(output[input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))