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text-generation-inference
Inference Endpoints
ddyuudd's picture
Update README.md
aba3f87 verified
metadata
license: cc-by-4.0
datasets:
  - cyberagent/chatbot-arena-ja-calm2-7b-chat-experimental
language:
  - ja
  - en
base_model: cyberagent/calm2-7b-chat

Model Card for "calm2-7b-chat-dpo-experimental"

cyberagent/calm2-7b-chatcyberagent/chatbot-arena-ja-calm2-7b-chat-experimentalデータセットを用いてDirect Preference Optimization (DPO)をしたモデルです。 DPOにはLow-Rank Adaptation (LoRA)を用いました。

Requirements, Usage, Chat Template

cyberagent/calm2-7b-chatと同様です。 同様のコード・プロンプトで動かすことができます。

import transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

assert transformers.__version__ >= "4.34.1"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/calm2-7b-chat-dpo-experimental", device_map="auto", torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/calm2-7b-chat-dpo-experimental")
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

prompt = """USER: AIによって私達の暮らしはどのように変わりますか?
ASSISTANT: """

token_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output_ids = model.generate(
    input_ids=token_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=300,
    do_sample=True,
    temperature=0.8,
    streamer=streamer,
)

実験結果

ELYZA-tasks-100 (GPT-4 eval)

実験結果のランダム性を避けるため、greedy searchで出力しました。

calm2-7b-chat calm2-7b-chat-dpo
2.67 2.85

Japanese MT-Bench

以下の文をシステムプロンプト(system_message)としてcalm2-7b-chat-dpoとcalm2-7b-chatの評価を行いました。

"以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。"

このシステムプロンプトはstabilityai/japanese-stablelm-instruct-alpha-7bを評価するときに使われるものをそのまま使いました。 他のデコーディングパラメータはデフォルトのままです(ランダム性があります)。

calm2-7b-chat calm2-7b-chat-dpo
平均 6.1 6.7
extraction 4.1 5.4
humanities 8.2 8.4
reasoning 3.9 4.3
roleplay 6.4 7.0
stem 6.3 6.2
writing 7.7 9.1

Releases

1.0: v1 release (Jan 24, 2024)

Author

Yuu Jinnai (jinnai_yu@cyberagent.co.jp), Standing on the shoulders of giants

Reference

本モデルの詳細は以下の論文を参照ください。

Yuu Jinnai. 2024. Does Cross-Cultural Alignment Change the Commonsense Morality of Language Models?. In Proceedings of the 2nd Workshop on Cross-Cultural Considerations in NLP, pages 48–64, Bangkok, Thailand. Association for Computational Linguistics.

@inproceedings{jinnai-2024-cross,
    title = "Does Cross-Cultural Alignment Change the Commonsense Morality of Language Models?",
    author = "Jinnai, Yuu",
    editor = "Prabhakaran, Vinodkumar  and
      Dev, Sunipa  and
      Benotti, Luciana  and
      Hershcovich, Daniel  and
      Cabello, Laura  and
      Cao, Yong  and
      Adebara, Ife  and
      Zhou, Li",
    booktitle = "Proceedings of the 2nd Workshop on Cross-Cultural Considerations in NLP",
    month = aug,
    year = "2024",
    address = "Bangkok, Thailand",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2024.c3nlp-1.5",
    pages = "48--64",
}