README.md

metadata

datasets:
  - augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1
language:
  - ja
pipeline_tag: text-generation
tags:
  - OpenAccess AI Collective
  - MPT
  - axolotl
  - PyTorch
  - Transformers

TinySlime-1.1B-v1.0

TinySlime は日本語に特化した小規模言語モデルです。

モデルの一覧

• TinySlime-1.1B-v1.0
• TinySlime-1.1B-Chat-v1.0

このモデルのフルチューニングは、Axolotl を使用して行われました。

モデル概要

2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0 は、TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T をベースモデルとし、augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1 の学習データを使用してトレーニングされたモデルです。本モデルは、5.5B のトークンで学習されました。 このモデルは、スマートフォン、NVIDIA Jetson などの組み込みで動かすことを想定し作成されました。

• ベースモデル: TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T
• 学習データセット: augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1
• 学習トークン: 55 億

使用方法

インストール

このモデルを使用するには、Hugging Face のtransformersライブラリをインストールする必要があります

pip install -U transformers

モデルの読み込み

transformersライブラリを使用してモデルを読み込むことができます

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "2121-8/TinyLlama-v1.0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

テキスト生成

以下の例では、読み込んだモデルを使用してテキストを生成する方法を示します

input_text = "西郷隆盛は明治時代の"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# テキストを生成
outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

謝辞

このモデルは、TinyLlama プロジェクトの成果に基づいて構築され、augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1データセットを使用して学習されました。 また、このモデルの開発にあたり、Axolotl のサポートとツールを利用しました。 NLP コミュニティへの貢献に感謝します。