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# dolly_jp_rinna-gpt-1b-2023-05-16

[rinna/japanese-gpt-1b](https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-1b)をファインチューニングしたモデルです。
以下の日本語データセットを使ってモデルをファインチューニングしました。
- taka-yayoi/databricks-dolly-15k-ja 
- yulanfmy/databricks-qa-ja

## モデルの読み込み

```
from transformers import T5Tokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("yulanfmy/dolly_jp_rinna-gpt-1b-2023-05-16")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("yulanfmy/dolly_jp_rinna-gpt-1b-2023-05-16")
```

## 学習コード
https://github.com/yulan-yan/dolly_jp

### 学習のハイパーパラメータ

トレーニングに使用したハイパーパラメータ：
- learning_rate: 1e-07
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 8
- total_train_batch_size: 48
- total_eval_batch_size: 48
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- num_epochs: 10

### ライブラリ

- Transformers 4.29.2
- Pytorch 1.13.1+cu117
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.2

{"license": "mit", "tags": ["generated_from_trainer"], "model-index": [{"name": "dolly_jp_rinna-gpt-1b-2023-05-16", "results": []}]}
transformers pytorch tensorboard gpt2 text-generation generated_from_trainer license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #gpt2 #text-generation #generated_from_trainer #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 




# dolly_jp_rinna-gpt-1b-2023-05-16

rinna/japanese-gpt-1bをファインチューニングしたモデルです。
以下の日本語データセットを使ってモデルをファインチューニングしました。
- taka-yayoi/databricks-dolly-15k-ja 
- yulanfmy/databricks-qa-ja

## モデルの読み込み



## 学習コード
URL

### 学習のハイパーパラメータ

トレーニングに使用したハイパーパラメータ：
- learning_rate: 1e-07
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 8
- total_train_batch_size: 48
- total_eval_batch_size: 48
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- num_epochs: 10

### ライブラリ

- Transformers 4.29.2
- Pytorch 1.13.1+cu117
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.2

# dolly_jp_rinna-gpt-1b-2023-05-16

rinna/japanese-gpt-1bをファインチューニングしたモデルです。
以下の日本語データセットを使ってモデルをファインチューニングしました。
- taka-yayoi/databricks-dolly-15k-ja 
- yulanfmy/databricks-qa-ja ## モデルの読み込み ## 学習コード
URL ### 学習のハイパーパラメータ

トレーニングに使用したハイパーパラメータ：
- learning_rate: 1e-07
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 8
- total_train_batch_size: 48
- total_eval_batch_size: 48
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- num_epochs: 10 ### ライブラリ

- Transformers 4.29.2
- Pytorch 1.13.1+cu117
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.2
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #gpt2 #text-generation #generated_from_trainer #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
 # dolly_jp_rinna-gpt-1b-2023-05-16

rinna/japanese-gpt-1bをファインチューニングしたモデルです。
以下の日本語データセットを使ってモデルをファインチューニングしました。
- taka-yayoi/databricks-dolly-15k-ja 
- yulanfmy/databricks-qa-ja ## モデルの読み込み ## 学習コード
URL ### 学習のハイパーパラメータ

トレーニングに使用したハイパーパラメータ：
- learning_rate: 1e-07
- train_batch_size: 6
- eval_batch_size: 6
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 8
- total_train_batch_size: 48
- total_eval_batch_size: 48
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- num_epochs: 10 ### ライブラリ

- Transformers 4.29.2
- Pytorch 1.13.1+cu117
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.2