llm-jp-3-13b-miyapu01_lora

llm-jp-3-13b-miyapu01_lora

• Developed by: miyapu
• License: apache-2.0
• Finetuned from model : llm-jp/llm-jp-3-13b

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"/>

概要

llm-jp/llm-jp-3-13b をベースモデルとして、Ichikara Instruction データセットを用いてファインチューニングしたものです。

使用データセット

• Ichikara Instruction データセット
• ダウンロードURL: https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llmのための日本語インストラクションデータ作成
• データセットの入手方法: 申請フォーム より申請が必要です。

ファインチューニング概要

• 使用ライブラリ: unsloth
• 量子化: 4bit 量子化（qLoRA）

推論用コード（例）

from unsloth import FastLanguageModel

HF_TOKEN = "your_hf_token"

model_id = "miyapu/llm-jp-3-13b-miyapu01_lora"
max_seq_length = 512
dtype = None
load_in_4bit = True

# modelインスタンス作成
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name=model_id,
    dtype=dtype,
    load_in_4bit=load_in_4bit,
    trust_remote_code=True,
    token=HF_TOKEN
)

# 推論するためにModelモードを変更
FastLanguageModel.for_inference(model)

# 推論テスト例 (プロンプト入力テキスト)
input = "あなたは小説家です。小説の中で自然の壮大さを表現する文章を執筆しています。以下は、その文章の一部です。\n「フィンランドに最も深い大渓谷がある。」\nこの文章を、より鮮やかで具体性のある表現に置き換えて、フィンランドの景観の素晴らしさや渓谷の壮大さと深さをより強く表現する文章を作成してください。"

prompt = f"""### 指示\n{input}\n### 回答\n"""
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, use_cache=True, do_sample=False, repetition_penalty=1.2)
prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split('\n### 回答')[-1]
print(f"input={input} output={prediction}")