はじめに
GoogleのGemma-2Bを日本語で使えるように継続事前学習を施した、商用利用可能なベースモデルです。 小型なのでスマホや家電などに向いています。ただし、Instruction tuningが困難な可能性があります。
Usage
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("alfredplpl/suzume-poc")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("alfredplpl/suzume-poc")
input_text = """人工知能とは"""
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**input_ids,max_new_tokens=64)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
Result
<bos>人工知能とは、「人工生物」に基づいた知能、意図、計画、感情などの概念を構築し、人間のような思考・意思・判断・判断などを備えた機体とする試み。
本稿では、人工知能やAIに関する動向をまとめる。なお、「人工知能」と
Base model
- google/gemma-2b
Dataset for continual pretraining
- izumi-lab/wikipedia-ja-20230720
How to make this model
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