Yamase-12B / README.md
sudy-super's picture
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087de0b verified
metadata
datasets:
  - llm-jp/oasst1-21k-ja
  - llm-jp/oasst2-33k-ja
  - HachiML/Hachi-Alpaca
  - Aratako/Rosebleu-1on1-Dialogues-RP
  - baobab-trees/wikipedia-human-retrieval-ja
  - aixsatoshi/Longcontext-aozora-summary
  - aixsatoshi/Longcontext-aozora-instruction
  - kunishou/amenokaku-code-instruct
  - HachiML/Evol-hh-rlhf-gen3-1k
  - Kendamarron/jimba-wiki-instruction-calm3
  - Manual-Dataset-Creation-Project/Malum-130
  - sudy-super/CoTangent
  - minnade/chat-daily
license: apache-2.0

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