llm-jp-3-13b-finetune

llm-jp-3-13b-finetune

概要

このモデルは、LLM-jp-3 13BをベースにLoRA (Low-Rank Adaptation) を用いてFine-tuningされたモデルです。主に ELYZA-tasks-100-TV のタスクに対応するために調整されています。以下のような指示応答形式で動作します。

入力形式: 指示 <ユーザーからの指示や質問>

回答 """"

出力例: 指示 日本の歴史について簡単に教えてください。

回答 日本の歴史は、縄文時代から現代まで続く長い歴史です。具体的には...

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モデル情報

• モデル名: llm-jp-3-13b-finetune
• ベースモデル: LLM-jp-3 13B
• ライセンス: Apache 2.0
• Hugging FaceリポジトリURL: llm-jp-3-13b-finetune

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下記のコードで実行をしました。

!pip install -U bitsandbytes
!pip install -U transformers
!pip install -U accelerate
!pip install -U datasets
!pip install -U peft

# notebookでインタラクティブな表示を可能とする（ただし、うまく動かない場合あり）
!pip install ipywidgets --upgrade

from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
)
from peft import PeftModel
import torch
from tqdm import tqdm
import json

# Hugging Faceで取得したTokenをこちらに貼る。
HF_TOKEN = "Tokenを貼り付け"

# ベースとなるモデルと学習したLoRAのアダプタ。
# model_idの値はomnicampusの環境におけるモデルのパスを表しており、それ以外の環境で実行する場合は変更の必要があります。
model_id = "models/models--llm-jp--llm-jp-3-13b/snapshots/cd3823f4c1fcbb0ad2e2af46036ab1b0ca13192a"
# omnicampus以外の環境をご利用の方は以下をご利用ください。
# base_model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b" 
adapter_id = "chi-michi/llm-jp-3-13b-finetune" # Hugging FaceのIDを指定。

# QLoRA config
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
)

# Load model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto",
    token = HF_TOKEN
)

# Load tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True, token = HF_TOKEN)

# 元のモデルにLoRAのアダプタを統合。
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_id, token = HF_TOKEN)

# データセットの読み込み。
# omnicampusの開発環境では、左にタスクのjsonlをドラッグアンドドロップしてから実行。
datasets = []
with open("./elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
    item = ""
    for line in f:
      line = line.strip()
      item += line
      if item.endswith("}"):
        datasets.append(json.loads(item))
        item = ""

# gemma
results = []
for data in tqdm(datasets):

  input = data["input"]
  prompt = f"""### 指示
  {input}
  ### 回答
  """

    # トークナイズして input_ids と attention_mask を取得
  tokenized_input = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
  input_ids = tokenized_input["input_ids"].to(model.device)
  attention_mask = tokenized_input["attention_mask"].to(model.device)

    # モデルで生成
  outputs = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        attention_mask=attention_mask,  # attention_mask を渡す
        max_new_tokens=512,
        do_sample=False,
        repetition_penalty=1.2,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id  # pad_token_id を設定
  )
  output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    # 結果を保存
  results.append({"task_id": data["task_id"], "input": input, "output": output})

# llmjp
results = []
for data in tqdm(datasets):

  input = data["input"]

  prompt = f"""### 指示
  {input}
  ### 回答
  """

  tokenized_input = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
  attention_mask = torch.ones_like(tokenized_input)
  with torch.no_grad():
      outputs = model.generate(
          tokenized_input,
          attention_mask=attention_mask,
          max_new_tokens=100,
          do_sample=False,
          repetition_penalty=1.2,
          pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
      )[0]
  output = tokenizer.decode(outputs[tokenized_input.size(1):], skip_special_tokens=True)

  results.append({"task_id": data["task_id"], "input": input, "output": output})

import re
jsonl_id = re.sub(".*/", "", adapter_id)
with open(f"./{jsonl_id}-outputs.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
    for result in results:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)  # ensure_ascii=False for handling non-ASCII characters
        f.write('\n')