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language:
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- en
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- ja
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license: apache-2.0
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tags:
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- olmo
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- causal-lm
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- bilingual
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- japanese
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- from-scratch
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pipeline_tag: text-generation
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# tokenizerから自作した英語＆日本語対応モデル（アーキテクチャーはOLMo-2-386Mベース）
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LLM学習の勉強用に開発したモデルです。会話にはなりません。
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英日バイリンガルの小規模言語モデル。OLMo-2 アーキテクチャをベースに、**ランダム初期化から** Pretrain → CPT → SFT → DPO の4ステージパイプラインで学習しました。
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事前学習済みモデルの重みをダウンロードせず、AllenAI が公開しているアーキテクチャ設定（`config.json`）のみを使用してゼロから学習しています。
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## モデル概要
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| 項目 | 値 |
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|------|-----|
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| アーキテクチャ | OLMo-2（縮小版） |
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| パラメータ数 | ~386M |
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| 語彙数 | 65,536（英日 BPE） |
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| コンテキスト長 | 2,048 tokens |
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| 精度 | bfloat16 |
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| 対応言語 | 英語 / 日本語 |
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### アーキテクチャ詳細
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| ハイパーパラメータ | 値 |
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|---|---|
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| hidden_size | 1,024 |
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| num_hidden_layers | 16 |
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| num_attention_heads | 16 |
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| num_key_value_heads | 8（GQA） |
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| intermediate_size | 4,096 |
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## 学習パイプライン
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ランダム重み初期化
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↓
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Stage 1: Pretraining (~2B tokens, EN 70% / JA 30%)
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↓
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Stage 2: CPT / Annealing (高品質データで継続学習)
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↓
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Stage 3: SFT (~115K instruction samples)
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↓
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Stage 4: DPO (UltraFeedback preference alignment)
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↓
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本モデル
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```
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### Stage 1: Pretraining
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| 項目 | 詳細 |
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|------|------|
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| データ | FineWeb (EN 70%) + Wikipedia JA (JA 30%) |
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| トークン数 | ~2B tokens |
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| LR | 3e-4（cosine + min-LR 10%） |
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| Effective batch | 128 seq ≈ 262K tokens |
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| Optimizer | AdamW (weight_decay=0.1) |
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### Stage 2: CPT（Continued Pretraining）
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| 項目 | 詳細 |
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|------|------|
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| データ | FineWeb-Edu (EN 60%) + CulturaX JA (JA 40%) |
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| ドキュメント数 | 500K docs |
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| LR | 1e-4（cosine） |
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### Stage 3: SFT（Supervised Fine-Tuning）
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| データセット | サンプル数 | 言語 |
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|---|---|---|
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| allenai/tulu-3-sft-mixture | 70,000 | 英語 |
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| kunishou/databricks-dolly-15k-ja | ~15,000 | 日本語 |
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| lightblue/tagengo-gpt4（日本語のみ） | 10,000 | 日本語 |
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| izumi-lab/llm-japanese-dataset | 20,000 | 日本語 |
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| **合計** | **~115,000** | |
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| 項目 | 値 |
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|---|---|
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| LR | 5e-6（linear） |
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| Epochs | 2 |
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| Effective batch | 64 |
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| Loss | Cross-Entropy（assistant turns のみ） |
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### Stage 4: DPO（Direct Preference Optimization）
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| 項目 | 詳細 |
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|------|------|
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| データ | allenai/ultrafeedback_binarized_cleaned |
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| Loss | DPO sigmoid（β=0.1） |
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| LR | 5e-7（linear） |
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| Epochs | 1 |
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## トークナイザー
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英日バイリンガル BPE トークナイザーをゼロから学習しました。
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| 項目 | 値 |
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|---|---|
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| 種類 | ByteLevel BPE |
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| 語彙数 | 65,536（= 2¹⁶） |
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| 学習データ | FineWeb 60K docs + Wikipedia JA 60K docs |
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| 特殊トークン | `<\|endoftext\|>`, `<\|padding\|>`, `<\|user\|>`, `<\|assistant\|>`, `<\|system\|>` |
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OLMo-2 のオリジナルトークナイザー（vocab=50,280）と比べて日本語トークン効率が大幅に向上しています。
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## 使い方
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```python
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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import torch
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model_id = "itacora/olmo2-386m-ja"
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|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
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|
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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model_id,
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torch_dtype=torch.bfloat16,
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|||
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|
device_map="auto",
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|
)
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messages = [{"role": "user", "content": "機械学習とは何ですか？"}]
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input_text = tokenizer.apply_chat_template(
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|
messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
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|
|
)
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|
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
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|
inputs.pop("token_type_ids", None)
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with torch.inference_mode():
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output = model.generate(
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**inputs,
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max_new_tokens=200,
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temperature=0.7,
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top_p=0.9,
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|
|
do_sample=True,
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|
|
repetition_penalty=1.3,
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|||
|
|
)
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|||
|
|
response = tokenizer.decode(output[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)
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|
|
print(response)
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```
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### チャットテンプレート
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```
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<|user|>
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{ユーザーの入力}
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<|assistant|>
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{モデルの返答}<|endoftext|>
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```
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## 学習環境
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| 項目 | 詳細 |
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| GPU | NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) |
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| フレームワーク | PyTorch 2.4 + Transformers + TRL |
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| 精度 | bfloat16 + gradient checkpointing |
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| プラットフォーム | RunPod |
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## 限界と注意事項
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- **Pretrain データ量**: Chinchilla 最適値（386M × 20 = ~8B tokens）に対して約 2B tokens のみ。言語能力・知識量ともに制限があります。
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- **繰り返し**: 長い生成では同じ文が繰り返されることがあります。`repetition_penalty=1.3` の使用を推奨します。
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- **事実の誤り**: 知識が不十分なため、誤った情報を生成する場合があります。重要な用途には使用しないでください。
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- **日本語品質**: SFT データの一部（izumi-lab）に `【P】` 等のフォーマットマーカーが含まれており、日本語生成に影響することがあります。
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- **研究・実験目的**: 本モデルはフルパイプラインの動作確認・学習実験を目的として作成されました。プロダクション用途には適しません。
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## ライセンス
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Apache 2.0
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学習データに使用した各データセットのライセンスも確認してください：
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- [FineWeb](https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb): ODC-By
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- [Wikipedia](https://huggingface.co/datasets/wikimedia/wikipedia): CC BY-SA 4.0
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- [Tülu-3 SFT mixture](https://huggingface.co/datasets/allenai/tulu-3-sft-mixture): ODC-BY
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- [UltraFeedback](https://huggingface.co/datasets/allenai/ultrafeedback_binarized_cleaned): MIT
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## 引用
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本モデルは以下の研究・成果物をベースにしています：
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```bibtex
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|
@article{olmo2,
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title={OLMo 2: The best fully open language model to date},
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author={Team OLMo},
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year={2025},
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url={https://arxiv.org/abs/2501.00656}
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