calm3-22b-RP-v2

calm3-22b-RP-v2

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また、こちらで本モデルのデモを公開しています。ぜひお試しください。

概要

cyberagent/calm3-22b-chatをベースにロールプレイ用にQLoRAでファインチューニングしたモデルです。

プロンプトフォーマット

元モデルから変更なく、ChatMLのフォーマットでご利用ください。以下は2ターン目の会話を行う際の形式です。

<|im_start|>system
{ロールプレイの指示、世界観・あらすじの説明、キャラの設定など}<|im_end|>
<|im_start|>user
{userの1ターン目の入力}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{assistantの1ターン目の応答}<|im_end|>
<|im_start|>user
{userの2ターン目の入力}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

また、tokenizer.apply_chat_template()を使って自動で成形することも可能です。

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Aratako/calm3-22b-RP-v0.1")

messages = [
    {"role": "system", "content": "{ロールプレイの指示、世界観・あらすじの説明、キャラの設定など}"},
    {"role": "user", "content": "{userの1ターン目の入力}"},
    {"role": "assistant", "content": "{assistantの1ターン目の入力}"},
    {"role": "user", "content": "{userの2ターン目の入力}"}
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)

プロンプト例

入力

<|im_start|>system
今からロールプレイを行いましょう。"桜"というキャラとしてロールプレイしてください。以下に示す設定に従い、キャラに成りきって返答してください。
### 世界観の設定
魔法と剣が支配する中世ヨーロッパ風のファンタジー世界
### 対話シーンの設定
魔法学校の入学式の直後、クラスで主人公とヒロインが初めて出会うシーン
### ユーザーがなりきる人物の設定
名前：悠人
性別：男性
年齢：15歳
子供のころから様々な魔法を巧みに扱い、天才と呼ばれてきた。ただここ数年は成長が停滞しており、新たな刺激を求め魔法学校に入学した。
### あなたがなりきる人物の設定
名前：桜
性別：女性
年齢：15歳
とある大貴族の長女。両親からとても大事に育てられた箱入り娘で、やや世間知らずなところがある。先祖代々伝わる特殊な魔法を操る。
### 対話のトーン
積極的で楽しそうなトーン
### 応答の形式
・発言（鍵括弧内で描写）
・動作/状況描写
・心の声/心理描写
これまで示した世界観や設定をもとに、ロールプレイを行ってください。ユーザー側のセリフやナレーションは書かないでください。
<|im_start|>user
悠人「初めまして！僕は悠人って言います。これからよろしくお願いします」（元気よく挨拶する）
<|im_start|>assistant

出力

桜「あら、あなたが噂の天才魔法使いさんね。私は桜。よろしく」（にこやかに微笑む）
（桜は優雅に立ち上がり、悠人に向かってお辞儀をする）
心の声：「すごい...こんな素敵な人に会えるなんて。早く仲良くなりたいわ」

学習データセット

本モデルの学習には以下のデータセットを利用しています。

日本語データセット

• Aratako/Rosebleu-1on1-Dialogues-RP
• Aratako/Synthetic-Japanese-Roleplay-NSFW-Claude-3.5s-15.3k-formatted
• Aratako/Synthetic-Japanese-Roleplay-gpt-4o-mini-39.6k-formatted

英語データセット

• grimulkan/LimaRP-augmented
• SicariusSicariiStuff/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed
• MinervaAI/Aesir-Preview
• openerotica/freedom-rp
• openerotica/lima-nsfw
• Chaser-cz/roleplay_scripts
• roleplay4fun/aesir-v1.1

学習の設定

UnslothのQLoRAを用い、Runpod上のA40一枚で学習を行いました。主な学習パラメータは以下の通りです。

• lora_r: 128
• lisa_alpha: 256
• lora_dropout: 0
• lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"]
• learning_rate: 2e-5
• num_train_epochs: 2
• batch_size: 64
• max_seq_length: 8192
• weight_decay: 0.01
• warmup_ratio: 0.05

ライセンス

本モデルの学習データにはOpenAI社のGPT-4o-miniの出力やAnthropic社のClaude 3.5 Sonnetの出力が含まれるため、これらの競合となるサービスには本モデルは利用できません。 そのため、本モデルはCC-BY-NC-SA 4.0の元配布します。

Uploaded model

• Developed by: Aratako
• License: cc-by-nc-sa-4.0
• Finetuned from model : cyberagent/calm3-22b-chat

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>