Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-japanese

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-japanese

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-japaneseはMixtral-8x7B-Instruct-v0.1をベースに日本語の語彙拡張継続事前学習を実施したモデルです。
詳細はABEJAのテックブログを参照してください。
学習を実施したMetagton-LMのレポジトリはこちらです。

使い方

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "abeja/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-japanese"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    use_cache=True,
    device_map="auto",
)
model.eval()

input_text = """# system
誠実で紳士的で優秀なAIアシスタントとして、簡潔でわかりやすく役に立つ回答を自信をもって答えなさい。

# question
人とAIが協調するためには？

# answer"""
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output_ids = model.generate(
        input_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=256,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )
output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0], skip_special_tokens=True)
print(output)

開発者

• Keisuke Fujimoto
• Kentaro Nakanishi
• Kyo Hattori
• Shinya Otani
• Shogo Muranushi
  (*)アルファベット順