---
license: apache-2.0
language:
- ja
---
# 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](https://zenn.dev/yuki127/articles/813e72d026f230)

## Usage
### Requirement
```bash
pip install transformers sentencepiece protobuf
```

### Code
```python
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))
```

### Notice
- `messages`は5ターン以下(`len(messages)<=10`)を推奨します。
  - 理由としては最大5ターンでしか学習していないためで、それ以上続く場合は最新の5ターンをスライスしてください。
- 学習時にデータを正規化しているため、!と?の半角全角にかなり敏感です。どちらも半角を推奨します。
- system promptには対応していません。また、userとassistantが交互となることを前提としています。