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license: apache-2.0
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language:
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- ja
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datasets:
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- Aratako/Rosebleu-1on1-Dialogues
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- Aratako/LimaRP-augmented-ja-karakuri
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- Aratako/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed_ja
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- grimulkan/LimaRP-augmented
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- SicariusSicariiStuff/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed
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- OmniAICreator/Japanese-Roleplay
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- OmniAICreator/Japanese-Roleplay-Dialogues
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# Oumuamua-7b-instruct-v2-RP
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[nitky/Oumuamua-7b-instruct-v2](https://huggingface.co/nitky/Oumuamua-7b-instruct-v2)をロールプレイ用にLoRAでファインチューニングしたモデルです。
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## プロンプトフォーマット
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以下のようなchat templateを利用してください。（Alpacaの改変版）
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```
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{ロールプレイの指示、世界観・あらすじの説明、キャラの設定など}
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### 入力:
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こんにちは。
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### 応答:
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こんにちは！</s>
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### 入力:
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今日はいい天気ですね。
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### 応答:
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```
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また、マルチターンの対話を行う場合、各ターンのアシスタントの応答の末尾にeos tokenを必ずつけてください。
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## 学習の設定
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RunpodでGPUサーバを借り、A6000x4で学習を行いました。学習データをクオリティの高いものと低いものに2分し、2段階に分けて学習しています。
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### 1回目の学習
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まず、比較的クオリティの低いデータセットで1回学習を行いました。
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利用データセットは以下の通りです。
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- [OmniAICreator/Japanese-Roleplay](https://huggingface.co/datasets/OmniAICreator/Japanese-Roleplay)
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- [OmniAICreator/Japanese-Roleplay-Dialogues](https://huggingface.co/datasets/OmniAICreator/Japanese-Roleplay)
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学習パラメータは以下の通りです。
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- lora_r: 128
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- lisa_alpha: 256
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- lora_dropout: 0.05
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- lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj", "lm_head"]
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- learning_rate: 2e-5
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- num_train_epochs: 1 epoch
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- batch_size: 32
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- max_seq_length: 4096
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### 2回目の学習
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次に、クオリティの高いデータセットで学習を行いました。この2回目の学習は、completion onlyな学習ではなく、instruction部分もloss計算に入れる手法を取り入れています。また、事前学習で使われるようなinstruction形式ではないデータセットも全体の20%程度混ぜています。
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利用データセットは以下の通りです。
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- [Aratako/Rosebleu-1on1-Dialogues-RP](https://huggingface.co/datasets/Aratako/Rosebleu-1on1-Dialogues-RP)
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- [Aratako/LimaRP-augmented-ja-karakuri](https://huggingface.co/datasets/Aratako/LimaRP-augmented-ja-karakuri)
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- [Aratako/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed_ja](https://huggingface.co/datasets/Aratako/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed_ja)
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- [grimulkan/LimaRP-augmented](https://huggingface.co/datasets/grimulkan/LimaRP-augmented)
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- [SicariusSicariiStuff/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed](https://huggingface.co/datasets/SicariusSicariiStuff/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed)
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- 事前学習用データ（instruction形式になっていないもの）
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学習パラメータは以下の通りです。
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- lora_r: 128
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- lisa_alpha: 256
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- lora_dropout: 0.05
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- lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj", "lm_head"]
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- learning_rate: 2e-5
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- num_train_epochs: 3 epochs
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- batch_size: 32
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- max_seq_length: 4096
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