初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: abeja/ABEJA-QwQ32b-Reasoning-Japanese-v1.0
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,97 @@
+---
+library_name: transformers
+license: apache-2.0
+language:
+- ja
+base_model:
+- Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
+- abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1
+- Qwen/QwQ-32B
+pipeline_tag: text-generation
+---
+## ABEJA-QwQ32b-Reasoning-Japanese-v1.0
+
+ABEJA-QwQ32b-Reasoning-Japanese-v1.0はabeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1(*)をベースとしたReasoningモデルです。
+
+ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1に対してQwen/QwQ-32BのChatVectorをマージしたあと、追加学習をすることでReasoningモデルとして日本語性能を確保しています。
+
+(*)Qwen/Qwen2.5-32B-Instructをベースに日本語中心とした継続事前学習を実施したモデル
+
+
+`<think></think>`で囲まれた思考過程の後に最終的な出力をします。 
+
+
+## 使用上の注意
+
+モデルマージで利用している [QwQ-32B](https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B) の特性を引き継いでおり、QwQ-32BのUsage-Gidelineに従った利用を推奨します。
+
+https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B#usage-guidelines
+
+特に
+
+- 強制的に思考過程を経るために `<think>\n` の後から出力を開始してください。apply_chat_templateを使いadd_generation_prompt=Trueとすると、自動的に適用されます。
+- Temperature=0.6, TopP=0.95, MinP=0, TopKを20から40の間、といったパラメータを推奨します。（ここの値を大きく変えると精度が落ちることを確認しています）
+- multi-turnでの会話では、会話履歴の中には最終的な出力のみで`<think></think>`で囲まれた思考過程は含めないでください。この機能もすでにapply_chat_templateに含んでいます。
+- Systemプロンプトは不要です。最初にrole:userから始めてください。
+
+といった点はご注意ください。
+
+## 使い方
+
+```Python
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model_name = "abeja/ABEJA-QwQ32b-Reasoning-Japanese-v1.0"
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype="auto",
+    device_map="auto"
+)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+prompt = "人とAIが協調するためには？"
+messages = [
+    {"role": "user", "content": prompt}
+]
+text = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True
+)
+model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
+
+generated_ids = model.generate(
+    **model_inputs,
+    max_new_tokens=32768
+)
+generated_ids = model.generate(
+    **model_inputs,
+    max_new_tokens=32768,
+    do_sample=True,
+    temperature=0.6,
+    top_k=40,
+    top_p=0.95,
+)
+generated_ids = [
+    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
+]
+
+response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
+
+print(response)
+```
+
+## 開発者
+
+- Hiroshi Kiyota
+- Keisuke Fujimoto
+- Kentaro Nakanishi
+- Kyo Hattori
+- Shinya Otani
+- Shogo Muranushi
+- Takuma Kume
+- Tomoki Manabe
+
+(*)アルファベット順