初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: DataPilot/Llama3-ArrowSE-8B-v0.3
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,59 @@
+---
+license: llama3
+language:
+- ja
+---
+
+
+## 概要
+
+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)
+
+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。
+
+
+## how to use
+
+```python
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+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。"
+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。"
+
+model_name = "DataPilot/Llama3-ArrowSE-8B-v0.3"
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype="auto",
+    device_map="auto",
+)
+model.eval()
+
+messages = [
+    {"role": "system", "content": DEFAULT_SYSTEM_PROMPT},
+    {"role": "user", "content": text},
+]
+prompt = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True
+)
+token_ids = tokenizer.encode(
+    prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
+)
+
+with torch.no_grad():
+    output_ids = model.generate(
+        token_ids.to(model.device),
+        max_new_tokens=1200,
+        do_sample=True,
+        temperature=0.6,
+        top_p=0.9,
+    )
+output = tokenizer.decode(
+    output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1):], skip_special_tokens=True
+)
+print(output)
+```