Add README.md

README.txt

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+# モデル名: ELYZA-japanese-llama-2-7b-fast-instruct
+
+## 概要
+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。  
+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。
+
+---
+
+## 使用方法
+
+### 必要なライブラリ
+以下のPythonライブラリをインストールしてください:
+```bash
+pip install transformers torch huggingface_hub
+```
+
+### 実行手順
+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:
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+# モデルとトークナイザーのロード
+model_name = "elyza/ELYZA-japanese-llama-2-7b-fast-instruct"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype=torch.float16,
+    device_map="auto"
+)
+
+# プロンプトの準備
+prompt = "日本のAI政策の課題について教えてください。"
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+
+# 出力の生成
+outputs = model.generate(
+    inputs["input_ids"],
+    max_new_tokens=256,
+    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
+    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+    temperature=0.7,
+    repetition_penalty=1.8,
+)
+
+# 出力のデコード
+output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+print("生成された出力:", output_text)
+```
+
+---
+
+## サンプル入力と出力
+
+- **Input:**  
+  `"日本のAI政策の課題について教えてください。"`
+
+- **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、…"`
+
+---
+
+## 提出物内容
+1. **JSON Lines ファイル**:  
+   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。
+   ```json
+   [
+       {
+           "input": "日本のAI政策の課題について教えてください。",
+           "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、..."
+       }
+   ]
+   ```
+2. **README.md ファイル**:  
+   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**:  
+   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
+- **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。
+- **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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