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datasets: |
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- augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1 |
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language: |
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- ja |
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pipeline_tag: text-generation |
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tags: |
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- OpenAccess AI Collective |
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- MPT |
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- axolotl |
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- PyTorch |
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- Transformers |
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# TinySlime-1.1B-v1.0 |
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TinySlime は日本語に特化した小規模言語モデルです。 |
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モデルの一覧 |
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- [TinySlime-1.1B-v1.0](https://huggingface.co/2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0) |
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- [TinySlime-1.1B-Chat-v1.0](https://huggingface.co/2121-8/TinySlime-1.1B-Chat-v1.0) |
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</br> |
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このモデルのフルチューニングは、[Axolotl](https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl) を使用して行われました。 |
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[<img src="https://raw.githubusercontent.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl) |
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## モデル概要 |
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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。 |
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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。 |
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- **ベースモデル**: TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T |
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- **学習データセット**: augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1 |
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- **学習トークン**: 55 億 |
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## 使用方法 |
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### インストール |
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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 |
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```bash |
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pip install -U transformers |
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``` |
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### モデルの読み込み |
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`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 |
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```python |
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer |
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model_name = "2121-8/TinyLlama-v1.0" |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) |
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model = AutoModel.from_pretrained(model_name) |
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``` |
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### テキスト生成 |
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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 |
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```python |
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input_text = "西郷隆盛は明治時代の" |
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input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') |
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# テキストを生成 |
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outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1) |
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generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) |
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print(generated_text) |
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``` |
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## 謝辞 |
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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。 |
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また、このモデルの開発にあたり、[Axolotl](https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl) のサポートとツールを利用しました。 |
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NLP コミュニティへの貢献に感謝します。 |
