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# モデル名: ELYZA-japanese-llama-2-7b-fast-instruct
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## 概要
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このリポジトリには、「ELYZA-japanese-llama-2-7b-fast-instruct」を使用して日本のAI政策に関する課題を分析するタスクが含まれています。
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このモデルは、日本語での自然言語処理を得意とするLLM（大規模言語モデル）を基にしています。
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## 使用方法
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### 必要なライブラリ
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以下のPythonライブラリをインストールしてください:
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```bash
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pip install transformers torch huggingface_hub
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```
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### 実行手順
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以下のコードを実行することでモデルをロードし、タスクに必要な出力を生成できます:
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```python
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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import torch
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# モデルとトークナイザーのロード
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model_name = "elyza/ELYZA-japanese-llama-2-7b-fast-instruct"
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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model_name,
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torch_dtype=torch.float16,
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device_map="auto"
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)
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# プロンプトの準備
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prompt = "日本のAI政策の課題について教えてください。"
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
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# 出力の生成
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outputs = model.generate(
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inputs["input_ids"],
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max_new_tokens=256,
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pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
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eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
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temperature=0.7,
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repetition_penalty=1.8,
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)
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# 出力のデコード
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output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
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print("生成された出力:", output_text)
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```
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## サンプル入力と出力
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- **Input:**
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`"日本のAI政策の課題について教えてください。"`
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- **Output:**
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`"日本のAI政策の課題についてお答えします。まず、日本は世界最先端といわれるほどに優れた技術を有していますが、…"`
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## 提出物内容
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1. **JSON Lines ファイル**:
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このリポジトリの `submission.json` に含まれるサンプルデータを参考にしてください。
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```json
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[
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{
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"input": "日本のAI政策の課題について教えてください。",
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"output": "日本のAI政策の課題についてお答えします。まず、日本は世界最先端といわれるほどに優れた技術を有していますが、..."
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}
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]
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```
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2. **README.md ファイル**:
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本ファイルは Hugging Face リポジトリにアップロードされます。モデルの説明、使用方法、タスクの詳細を記載しています。
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3. **Hugging Face リポジトリ URL**:
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提出時に以下のURLを利用してください: [Hugging Face リポジトリ](https://huggingface.co/FumihiroToko/llmfinalassignment)
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## 注意事項
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- **JSONファイルの要件**: 各データポイントに `input` と `output` を含める必要があります。
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- **他の注意点**: 提出物が要件を満たさない場合、無効となる可能性があります。
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