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license: cc-by-sa-4.0 |
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# Tora_4B |
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- **rinna/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft**に、1,000,000件の和訳タスクのデータセットをフルパラメータファインチューニングしたモデルです。 |
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- **izumi-lab/llm-japanese-dataset**から翻訳タスクのデータセットを抽出し、学習に使用しました。 |
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- 日英翻訳タスクのデータセットを英日翻訳タスクに修正しました。 |
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- 日本語から英語への変換(日英翻訳)には対応していません。 |
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- [ryota39/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft-en-ja-84k](https://huggingface.co/ryota39/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft-en-ja-84k)も公開しておりますのでご覧ください。 |
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# 学習 |
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- ハードウェア: 1 x NVIDIA RTX A6000(VRAM48GB) |
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- 使用VRAM: 32~34GB |
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- 学習時間: 3h 22m 3s |
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- train/epoch: 4 |
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- train/loss: 1.0551 |
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- eval/loss: 1.550597071647644 |
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- optimizer: Adam |
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- learning_rate: 1.5e-4 |
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- lr_scheduler_type: "cosine" |
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- warmup_steps: 2400 |
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# 学習結果 |
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# コード |
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```python |
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import torch |
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rinna/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft", use_fast=False) |
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ryota39/Tora_4B") |
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if torch.cuda.is_available(): |
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model = model.to("cuda") |
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prompt = list() |
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prompt.append("指示: 以下の英語を日本語に翻訳してください。") |
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prompt.append("ユーザー: He delivers a presentation under the title of Stress levels estimation from facial video based on non-contact measurement of pulse wave.") |
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prompt.append("システム: ") |
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prompt = '\n'.join(prompt) |
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print(prompt) |
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token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") |
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with torch.no_grad(): |
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output_ids = model.generate( |
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token_ids.to(model.device), |
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max_new_tokens=512, |
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do_sample=False, |
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temperature=0.7, |
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top_p=0.85, |
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pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, |
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bos_token_id=tokenizer.bos_token_id, |
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eos_token_id=tokenizer.eos_token_id |
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) |
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output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1):]) |
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print(output) |
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# 彼は、顔のビデオから心拍数と心拍間隔を推定する方法について話した。 |
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``` |
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