File size: 5,125 Bytes
211760f |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 |
---
language:
- ja
pipeline_tag: text-generation
tags:
- OpenAccess AI Collective
- MPT
- axolotl
- PyTorch
- Transformers
license: apache-2.0
---
[](https://hf.co/QuantFactory)
# QuantFactory/TinySlime-1.1B-Chat-v1.0-GGUF
This is quantized version of [2121-8/TinySlime-1.1B-Chat-v1.0](https://huggingface.co/2121-8/TinySlime-1.1B-Chat-v1.0) created using llama.cpp
# Original Model Card
# TinySlime-1.1B-Chat-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](https://huggingface.co/2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0)
- [TinySlime-1.1B-Chat-v1.0](https://huggingface.co/2121-8/TinySlime-1.1B-Chat-v1.0)
</br>
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。
[<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)
## モデル概要
TinySlime-1.1B-Chat-v1.0 は、TinySlime-1.1B-Chat-v1.0 をベースに、Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 が作成した合成データを使用して微調整されたチャットモデルです。</br>
このモデルは、スマートフォンや NVIDIA Jetson などの組み込み環境で動かすことを想定して作成されました。
## ベンチマーク(JP Language Model Evaluation Harness)
| model name | JCommonsenseQA (3-shot) | JNLI (3-shot) | MARC-ja (0-shot) | JSQuAD (2-shot) | jaqket-v2 (1-shot) | xlsum (1-shot) | xwinograd (0-shot) | mgsm (5-shot) | AVERAGE |
|-------------------------------------------------|-------------------------|---------------|------------------|-----------------|--------------------|----------------|---------------------|---------------|---------|
| lkarasu-1.1B | 24.84 | 34.78 | 50.48 | 51.33 | 18.95 | **9.21** | 62.15 | 2.80 | 31.82 |
| **TinySlime-Chat** | **66.49** | **64.36** | **92.68** | **84.60** | 42.14 | 7.79 | 60.69** | **9.20** | **53.50** |
| japanese-large-lm-3.6b-instruction-sft | 38.87 | 34.68 | 50.52 | 58.57 | 56.54 | 6.25 | 64.23 | 1.60 | 38.91 |
| open-calm-3b | 31.64 | 36.56 | 50.99 | 51.47 | 50.99 | 4.63 | 63.30 | 2.00 | 35.97 |
| bilingual-gpt-neox-4b-instruction-ppo | 50.49 | 38.90 | 88.65 | 72.82 | **65.65** | 4.69 | 64.75 | 3.80 | 48.72 |
| japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo | 44.59 | 35.25 | 64.34 | 58.53 | 26.67 | 3.79 | **68.72** | 3.20 | 33.26 |
## 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
```bash
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
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "2121-8/TinySlime-1.1B-Chat-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
```python
text = "こんにちは"
messages = [
{
"role": "system",
"content": "You are an assistant called ChatBot. You are a friendly and very good chatbot.",
},
{"role": "user", "content": text},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
input_ids = tokenizer(prompt, 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ました。NLP コミュニティへの貢献に感謝します。
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。
NLP コミュニティへの貢献に感謝します。
|