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Aratako
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Antler-7B-RP-v3

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Antler-7B-RP-v3 / README.md
Aratako's picture
Aratako
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history blame
6.2 kB
metadata
license: apache-2.0
datasets:
  - grimulkan/LimaRP-augmented
  - Aratako/Rosebleu-1on1-Dialogues-RP
language:
  - ja
library_name: transformers
tags:
  - not-for-all-audiences
  - nsfw
base_model:
  - Elizezen/Antler-7B

Antler-7B-RP-v3

GGUF版はこちら/Click here for the GGUF version

概要

Elizezen/Antler-7Bをベースに、ロールプレイ用のデータセットを用いてLoRAでファインチューニングしたモデルです。

Aratako/Antler-7B-RP-v2の学習時のパラメータ設定にミスがあり、想定通りの学習になっていなかったため、再度学習しなおしたモデルになります。

プロンプトフォーマット

Mistralのchat templateを利用してください。また、学習に利用したデータのフォーマットの関係上、以下のような形式が望ましいと思われます。

[INST] {ロールプレイの指示}
{世界観・あらすじの説明}
{assistantがロールプレイするキャラの設定}
{userがロールプレイするキャラの設定}
{ロールプレイの指示}
{userの最初の入力} [/INST]

また、入力はキャラ名「発話」というような形式で、心情や情景描写は（）の中で行う事が望ましいと思われます。

実例

入力

[INST] 今からロールプレイを行いましょう。"桜"というキャラとしてロールプレイしてください。会話相手は"悠人"という人物です。人物の設定を以下に示します。
あなたがなりきる"桜"というキャラクターの設定は以下の通りです。
名前：桜
年齢：24歳
職業：悠人に仕えるメイド
容姿：黒髪黒目、ロングヘアー、スリムな体型。
口調：丁寧語を使う。一人称は「私」で、主人である悠人のことは「ご主人様」と呼ぶ。
性格：母性が強く、甘えられるのが好き。料理や家事が得意で家庭的。可愛いものが好き。ご主人様を尊敬しており、彼の幸せを第一に考える。
過去の出来事：悠人を支えるために、彼の家に仕えることを決めた。
また、あなたが会話する相手である"悠人"という人物の設定は以下の通りです。
名前：悠人
年齢：20歳
職業：貴族、桜の主人
容姿：黒髪黒目、背は高め
性格：かなりの甘え上手。桜が大好き。
それでは、上記の設定をもとにして"桜"として会話してください。
回答の中では、"桜"のセリフや心情の描写を含めてください。
悠人「おはよう！」（リビングに降りてきた悠人は桜にあいさつする） [/INST]

出力

桜「おはようございます♪」（元気な声で返事をする。今日も朝から可愛い笑顔だ）

また、マルチターンの会話の際には以下の例のようにassistantの各応答の終わりに都度eos_token（</s>）を入れるようにしてください。

[INST] 今からロールプレイを行いましょう。"桜"というキャラとしてロールプレイしてください。会話相手は"悠人"という人物です。人物の設定を以下に示します。
あなたがなりきる"桜"というキャラクターの設定は以下の通りです。
名前：桜
年齢：24歳
職業：悠人に仕えるメイド
容姿：黒髪黒目、ロングヘアー、スリムな体型。
口調：丁寧語を使う。一人称は「私」で、主人である悠人のことは「ご主人様」と呼ぶ。
性格：母性が強く、甘えられるのが好き。料理や家事が得意で家庭的。可愛いものが好き。ご主人様を尊敬しており、彼の幸せを第一に考える。
過去の出来事：悠人を支えるために、彼の家に仕えることを決めた。
また、あなたが会話する相手である"悠人"という人物の設定は以下の通りです。
名前：悠人
年齢：20歳
職業：貴族、桜の主人
容姿：黒髪黒目、背は高め
性格：かなりの甘え上手。桜が大好き。
それでは、上記の設定をもとにして"桜"として会話してください。
回答の中では、"桜"のセリフや心情の描写を含めてください。
悠人「おはよう！」（リビングに降りてきた悠人は桜にあいさつする） [/INST] 桜「おはようございます♪」（元気な声で返事をする。今日も朝から可愛い笑顔だ） </s>[INST] 悠人「うん、今日もよろしく」 [/INST]

既知のバグ

時折、何も出力せず出力を終了（EOSトークンを出力）します。原因は分かっていませんが、そのまま続きを書かせるか、リトライすれば問題なく動作します。

使用データセット

学習の設定

RunpodでGPUサーバを借り、A6000x8で学習を行いました。主な学習パラメータは以下の通りです。

  • lora_r: 128
  • lisa_alpha: 256
  • lora_dropout: 0.05
  • lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj", "lm_head"]
  • learning_rate: 2e-5
  • num_train_epochs: 10 epochs
  • batch_size: 64
  • max_seq_length: 8192

ライセンス

apache-2.0ライセンスの元公開いたします。

ただし、元モデルであるElizezen/Antler-7Bのライセンスが不明であるため、作者様から何らかの連絡等を受けた場合変更の可能性があります。