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"""
BLOOM モデル実装
BigScienceによる完全オープンソースモデル
多言語対応、ALiBi位置埋め込みを採用
"""
from typing import List, Tuple
import torch
from transformers import BloomForCausalLM, AutoTokenizer
from .base import BaseLanguageModel, ModelConfig
# BLOOM 560M設定
BLOOM_560M_CONFIG = ModelConfig(
name="BLOOM 560M",
model_id="bigscience/bloom-560m",
embedding_dim=1024,
vocab_size=250880,
)
class BLOOMModel(BaseLanguageModel):
"""
BLOOMモデルの実装
BigScienceが公開した完全オープンソースモデル。
多言語対応、ALiBi位置埋め込みを採用。
"""
# 出力ノイズの倍率（学習バイアス破壊用）
LOGITS_NOISE_SCALE = 10.0
def load(self) -> None:
"""モデルとトークナイザーをロード"""
if self._is_loaded:
return
try:
self._model = BloomForCausalLM.from_pretrained(self._config.model_id)
self._tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self._config.model_id)
self._model.eval()
self._is_loaded = True
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Failed to load model {self._config.model_id}: {e}")
def forward_with_noise(
self, noise: torch.Tensor
) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
"""
ノイズを入力として順伝播を実行し、出力にもノイズを加算
Args:
noise: 入力ノイズテンソル [batch, seq_len, embedding_dim]
Returns:
Tuple[logits, corrupted_logits]
"""
if not self._is_loaded:
raise RuntimeError("Model not loaded. Call load() first.")
with torch.no_grad():
outputs = self._model(inputs_embeds=noise)
logits = outputs.logits
# 出力logitsにノイズを加算して学習バイアスを破壊
logits_noise = (
torch.randn_like(logits) * logits.std() * self.LOGITS_NOISE_SCALE
)
corrupted_logits = logits + logits_noise
return logits, corrupted_logits
def decode_indices(self, indices: List[int]) -> List[str]:
"""トークンインデックスをデコード"""
if not self._is_loaded:
raise RuntimeError("Model not loaded. Call load() first.")
return [self._tokenizer.decode([i]) for i in indices]
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