liz-nojaloli-nxja-ja

ebisuke/liz-nojaloli-nxja-ja

License

MIT ベースとしてabeja/gpt-neox-japanese-2.7bを使用しています。

Description

のじゃロリ風味チャットモデルです。
ebisuke/liz-nojaloli-jaのバリアントです。

abeja/gpt-neox-japanese-2.7bをベースとしてファインチューンしています。
開発者の趣味と個人的な勉強用の為に作成しました。

いろいろと不足しているのであまり会話は通じません。
本モデルは開発中のため、データセットの更新により逐次アップデートされる可能性があります。

Datasets

ファインチューンでは以下のデータセットのみ使用しています。
ebisuke/liz-nojaloli-ja-ds

Usage

ユーザーの入力を"相手は言いました。「（内容）」\n"で括ってください。
モデルは"あなたは言いました。「"以降の文脈を生成します。
それ以降も続く場合があるので必要に応じて"」"の文字までで打ち切ってください。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ebisuke/liz-nojaloli-nxja-ja", use_fast=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ebisuke/liz-nojaloli-nxja-ja", load_in_8bit=True, device_map='auto')

text = "相手は言いました。「眠いにゃ・・・」 \nあなたは言いました。「"
token_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output_ids = model.generate(
        input_ids=token_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=1000,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )

output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0],skip_special_tokens=True)
print(output)

Plan

• RLHFとかに挑戦してみる。
• プロンプトの記述方法を、既存のチャットモデルのフォーマットに合わせるか検討中。
• 指示をあまり受け付けない・物を知らない方が好みなので、そういうチューニングは限定的です。