--- license: cc-by-4.0 language: - ja - en pipeline_tag: text-generation inference: false tags: - llama-2 --- 日本語でtrainingしたllama2をinstruction用のデータセットでsftしたものになります base: https://huggingface.co/if001/llama2_ja_small trainingは以下のscript参照 https://github.com/Lightning-AI/lit-gpt/tree/main ## use ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("if001/sentencepiece_ja", trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("if001/llama2_ja_small") import torch from transformers import GenerationConfig instruct="東京でおすすめの観光地を教えてください。。" prompt=f"""以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。 ### 指示: {instruct} ### 出力: """ inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") input_ids = inputs["input_ids"] generation_config = GenerationConfig( temperature=0.8, top_p=0.95, top_k=50, num_beams=1, do_sample=True, repetition_penalty=1.2, pad_token_id= tokenizer.pad_token_id, # pad_token_id=tokenizer.unk_token_id, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id ) with torch.no_grad(): generation_output = model.generate( input_ids=input_ids, generation_config=generation_config, return_dict_in_generate=True, output_scores=True, max_new_tokens=64, ) s = generation_output.sequences[0] output = tokenizer.decode(s) print(output) ``` 出力 ``` 以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。 ### 指示: 東京でおすすめの観光地を教えてください。。 ### 出力: - 東京で訪れる料理 - 美術館 - 博物館・新旧東の北京にある船浴場 - モニュッキングスの4つの空き地 - シュノーケリングチャイム、夜の奇抜な街 - ツアーなど、芸術/建築の6つ ``` ## dataset https://huggingface.co/datasets/kunishou/hh-rlhf-49k-ja https://huggingface.co/datasets/kunishou/databricks-dolly-15k-ja