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license: llama3
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language:
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- ja
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## 概要
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elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8Bを元にchat vectorを用いて改良しAItuberに特化させました。 gemini-proによる自動評価でそこそこ強いです(elyza-task100で3.81点)
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また、当モデルの特徴としてハルシネーション率が5%以下という高い安定性と高性能の両立が挙げられます。
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## how to use
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```python
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import torch
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。特に指示が無い場合は、常に日本語で回答してください。"
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text = "優秀なAIとはなんですか？ またあなたの考える優秀なAIに重要なポイントを５つ挙げて下さい。"
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model_name = "DataPilot/Llama3-ArrowSE-8B-v0.3"
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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model_name,
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torch_dtype="auto",
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device_map="auto",
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)
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model.eval()
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messages = [
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{"role": "system", "content": DEFAULT_SYSTEM_PROMPT},
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{"role": "user", "content": text},
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]
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prompt = tokenizer.apply_chat_template(
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messages,
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tokenize=False,
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add_generation_prompt=True
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)
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token_ids = tokenizer.encode(
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prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
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)
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with torch.no_grad():
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output_ids = model.generate(
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token_ids.to(model.device),
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max_new_tokens=1200,
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do_sample=True,
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temperature=0.6,
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top_p=0.9,
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)
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output = tokenizer.decode(
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output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1):], skip_special_tokens=True
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)
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print(output)
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```
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