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Tokara-0.5B-v0.1/README.md
ModelHub XC 9652444fa6 初始化项目,由ModelHub XC社区提供模型
Model: QwenCollection/Tokara-0.5B-v0.1
Source: Original Platform
2026-05-29 16:20:14 +08:00

45 lines
1.7 KiB
Markdown

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license: other
license_name: tongyi-qianwen-research
license_link: https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B/blob/main/LICENSE
language:
- ja
- en
pipeline_tag: text-generation
datasets:
- izumi-lab/wikipedia-ja-20230720
- oscar-corpus/OSCAR-2301
- aixsatoshi/cosmopedia-japanese-100k
- BEE-spoke-data/wikipedia-20230901.en-deduped
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## モデルについて
[Qwen/Qwen1.5-0.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B)を日英データ5Bトークンで継続事前学習したモデルです。
ベンチマークのスコアは低下していますが、ベースモデルよりも安定して日本語を出力するようになっています。
詳細は[こちら](https://zenn.dev/kendama/articles/55564e12da6e82)をご覧ください。
## ベンチマーク
[Stability-AI/lm-evaluation-harness](https://github.com/Stability-AI/lm-evaluation-harness)の3項目で評価
| モデル | jsquad(1-shot) | jcommonsenseqa(1-shot) | jnli(1-shot) |
| ---------------------------- | -------------- | ---------------------- | ------------ |
| Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1 | 26.4295 | 0.2663 | 0.5509 |
| Qwen/Qwen1.5-0.5B | 31.3597 | 0.2556 | 0.5534 |
## 名前について
日本の在来馬であるトカラ馬から
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1')
pipe = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
prompt = "大規模言語モデルとは、"
print(pipe(prompt, max_length=128, repetition_penalty=1.1, temperature=0.7, top_p=0.95))
```